Update met geactualiseerde maatstaven
Meikefng

Nader onderzoek herijking
gemeentefonds sociaal
domein

Datum
8 juli 2021

Opdrachtgever
Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties

Contact
Irene Niessen (i.niessen@aef.nl)
Lieke Groen (l.groen@aef.nl)
Gillian Lustermans (g.lustermans@aef.nl)

Referentie
GB280/onderzoeksverantwoording herijking gemeentefonds sociaal domein

Inhoud
1

Introductie

4

2

Werkwijze

6

3

De verschillende modellen

11

3.1
3.2
3.3
3.4
3.5

Participatie ......................................................................................................................... 11
Wmo .................................................................................................................................. 15
Jeugd ................................................................................................................................. 18
Sociale basisvoorzieningen .............................................................................................. 22
Totaalbeeld ....................................................................................................................... 26

Bijlagen

37

A

38

Verdeelmodel participatie
A.1
A.2
A.3

B

Verdeelmodel Wmo
B.1
B.2
B.3

C

E

46

Uitgangsmodel jeugd (voorkeursmodel) ......................................................................... 46
Jeugd: varianten ............................................................................................................... 47
Geactualiseerde model uit het oorspronkelijke rapport ................................................. 51

Verdeelmodel sociale basisvoorzieningen
D.1
D.2
D.3

40

Uitgangsmodel Wmo ........................................................................................................ 40
Varianten Wmo (inclusief voorkeursmodel) .................................................................... 41
Geactualiseerde model uit het oorspronkelijke rapport ................................................. 44

Verdeelmodel jeugd
C.1
C.2
C.3

D

Uitgangsmodel participatie (voorkeursmodel) ............................................................... 38
Participatie: varianten ...................................................................................................... 38
Geactualiseerde model uit het oorspronkelijke rapport ................................................. 38

52

Uitgangsmodel sociale basisvoorzieningen .................................................................... 52
Sociale basisvoorzieningen: varianten (inclusief voorkeursmodel) ............................... 53
Geactualiseerde model uit het oorspronkelijke rapport ................................................. 57

Getoetste maatstaven per cluster

58

3

1 Introductie

Het onderzoek naar het verdeelmodel sociaal domein is ongeveer een jaar geleden afgerond.
Sindsdien zijn er echter nog verschillende ontwikkelingen geweest, die aanleiding vormen om
een aanvullende analyse te doen van enkele alternatieve maatstaven. In opdracht van het
ministerie van BZK zijn deze aanvullende analyses uitgevoerd in afstemming met een
bestuurlijke kopgroep en een klankbordgroep.

Aanleiding
In deze paragraaf staan we stil bij de aanleiding voor deze aanvullende analyse en de manier
waarop wij deze genomen hebben in het onderzoek. We lichten deze punten later in deze
rapportage nog nader toe.
- Er is gebleken dat het CBS een andere bron beschikbaar heeft voor de maatstaf gebruik
van specialistische GGZ dan in de modellen in het rapport gehanteerd is. In theorie
zouden deze bronnen hetzelfde moeten zijn, maar dat blijkt niet het geval. De
oorspronkelijke bron bleek onvolledig te zijn en de komende jaren steeds onvollediger te
worden, dus de nieuwe bron is van betere kwaliteit. De gegevens in deze bron hebben een
andere verdeling dan de bron die eerder in het onderzoek gebruikt is. Dit geeft aanleiding
om te onderzoeken welke modellen uit de analyse volgen als gewerkt wordt met de
nieuwe bron voor de maatstaf GGZ.
- In de modellen voor het klassiek domein wordt een andere maatstaf gehanteerd voor
centrumfunctie dan in het sociaal domein (deze centrumfunctie is aangescherpt nadat
het onderzoek naar het sociaal domein al afgerond was). In het kader van eenvoud is het
wenselijk dat in beide modellen dezelfde maatstaf gebruikt wordt. Daarom onderzoeken
we modellen waarin de nieuwe lokale en regionale centrumfunctie gebruikt wordt in
plaats van de oude maat voor de centrumfunctie (regionaal en lokaal klantenpotentieel).
- Daarnaast heeft de centrumfunctie in het sociale domein in tegenstelling tot het klassieke
domein geen causale relatie met de kosten. Het effect van (groot)stedelijke problematiek
in het sociaal domein wordt breed onderkend, maar de ROB vraagt zich af of het niet
mogelijk is om dit te vangen met de omgevingsadressendichtheid, een maatstaf met een
minder uitgesproken betekenis dan de centrumfunctie. Daarom wordt, naar aanleiding
van een vraag van de ROB, ook in beeld gebracht wat het effect is van het verwijderen van
de centrumfunctie uit de modellen.
- Bij de harmonisatie tussen het klassiek en sociaal domein is een drempel van 10% van het
aantal woonruimten gehanteerd voor de maatstaf huishoudens met een laag inkomen bij
de schatting van de modellen sociaal domein. In de modellen sociaal domein was deze
drempel gedefinieerd ten opzichte van het aantal huishoudens. Bij de nieuwe schatting
van de modellen nemen we deze drempel ten opzichte van het aantal woonruimten,
zodat dezelfde maatstaf wordt gebruikt in alle modellen.

4

- Na afloop van het onderzoek naar het verdeelmodel sociaal domein is in het klassiek

domein besloten tot een andere omgang met algemene eigen middelen. Hoewel gezien
de geringere beleidsvrijheid in het sociaal domein op voorhand verwacht kan worden dat
de effecten voor de meeste clusters kleiner zullen zijn dan in het klassieke domein, is het
nuttig om te verkennen of het een verklaring is voor de kostenpatronen.
- In reactie op de publicatie van de modellen zijn nog verschillende specifieke vragen
opgeworpen door diverse gemeenten en regio’s, met name over het al dan niet opnemen
van specifieke maatstaven. De meeste van de genoemde maatstaven waren al aanwezig
in de maatstavenset, maar kwamen niet in het model. We maken inzichtelijk wat het
effect is als deze maatstaven expliciet toegevoegd worden aan het model.
- De maatstaf kernen maal inwoners bevat een prikkel voor herindelingen. Er is behoefte
om inzichtelijk te maken wat het zou betekenen voor de modellen als deze maatstaf niet
wordt opgenomen in de regressie. Als deze maatstaf opgenomen wordt, maken we
daarom ook een variant zonder deze maatstaf.
- In gesprekken met de ROB is naar voren gekomen dat er een behoefte is om maatstaven
zoals levensverwachting, of het aantal gezonde levensjaren te toetsen voor de modellen
sociaal domein. De wenselijkheid van deze maatstaf is ook in het proces besproken.
Begeleiding van het onderzoek
Het oorspronkelijke onderzoek naar het verdeelmodel sociaal domein werd begeleid door
een stuurgroep en een begeleidingscommissie. Belangrijke bespreekpunten zijn gedurende
het volledige proces steeds voorgelegd aan de begeleidingscommissie en vervolgens aan de
stuurgroep. Op basis van de uitkomsten van deze bijeenkomsten werd het onderzoek waar
nodig bijgestuurd. Alle keuzes die hierin gemaakt of bevestigd zijn, worden in dit document
toegelicht.
Het huidige proces is begeleid door een bestuurlijke kopgroep en een klankbordgroep. De
bijeenkomst met de klankbordgroep diende als ambtelijke voorbereiding voor de
bijeenkomst met de bestuurlijke kopgroep. De bestuurlijke kopgroep heeft uiteindelijk een
advies uitgebracht aan de fondsbeheerders.

5

2 Werkwijze

De werkwijze dit we hebben gehanteerd bij het ontwikkelen van de onderstaande modellen
sluit grotendeels aan bij de werkwijze uit het oorspronkelijke onderzoek naar de herijking van
het gemeentefonds. Een uitgebreide technische beschrijving van de regressieanalyse die we
hebben uitgevoerd is te vinden in hoofdstuk 11 van de onderzoeksverantwoording1. In
appendices F en G van deze onderzoeksverantwoording is ook een overzicht te vinden van
alle maatstaven die zijn gesuggereerd en getoetst. Ook de keuzes aan de hand waarvan we de
modellen in het voorliggende stuk hebben ontwikkeld, sluiten grotendeels aan bij de keuzes
die zijn gemaakt in het oorspronkelijke onderzoek. Deze keuzes zijn terug te vinden in
appendices Q t/m T van de onderzoeksverantwoording, waarin per cluster in detail de
methode wordt beschreven aan de hand waarvan het desbetreffende model is ontwikkeld.
Ten opzichte van het oorspronkelijke onderzoek is er voor het huidige traject sprake van
enkele nuances die hebben geleid tot kleine aanpassingen aan de gehanteerde werkwijze om
tot de uiteindelijke modellen te komen. Hieronder beschrijven we de belangrijkste verschillen
in werkwijze of gemaakte keuzes ten opzichte van het oorspronkelijke onderzoek. Verder is de
gehanteerde werkwijze hetzelfde geweest als in het oorspronkelijke onderzoek. Eerdere
richtinggevende kaders van de stuurgroepen over bijvoorbeeld de omgang met negatieve
maatstaven en de onwenselijkheid van een negatief gewicht per inwoner zijn nog steeds
leidend in deze werkwijze.
Aanpassingen in enkele maatstafdefinities
Van een aantal maatstaven die getoetst zijn in de regressieanalyse is de definitie licht
veranderd ten opzichte van het oorspronkelijke onderzoek. De aanpassingen aan de definities
van de maatstaven wordt hieronder beschreven.
- De maatstaf huishoudens met een laag inkomen (2e, 3e, 4e percentiel) kent een semicosmetische drempel. In het oorspronkelijke onderzoek betrof deze drempel 8% van het
aantal huishoudens. Bij de harmonisatie tussen het klassiek en sociaal domein is een
drempel van 10% ten opzichte van het aantal woonruimten gehanteerd. Bij de schatting
van onderstaande modellen is deze tweede definitie gebruikt. Over het algemeen is het
verschil tussen beide definities vrij beperkt. Voor gemeenten waarin het aantal
particuliere huishoudens relatief veel afwijkt van het aantal woningen, treden er echter
wel verschillen op. Het betreft hier typisch kleine gemeenten met veel vakantiewoningen.
- Voor de maatstaf omgevingsadressendichtheid is in het oorspronkelijke onderzoek de
volgende definitie gehanteerd: “het gemiddelde aantal hoofdadressen per km2 dat een
hoofdadres binnen een kilometer van zijn woning heeft, zoals berekend door het CBS.
Deze maatstaf wordt in de modellen vermenigvuldigd met het aantal inwoners van de
gemeente, omdat de omgevingsadressendichtheid samen kan hangen met de kosten per
Zie “Herijking gemeentefonds sociaal domein (onderzoeksverantwoording)”, AEF 2020.
(Onderzoeksverantwoording - Herijking gemeentefonds sociaal domein | Rapport |
Rijksoverheid.nl)
1

6

inwoner en de schaalfactor van deze modellen inwoners is.” Deze definitie week iets af
van de berekening in het huidige gemeentefondsmodel, waarin deze maatstaf met het
aantal woonruimtes vermenigvuldigd wordt. Bij de harmonisatie van klassiek en sociaal
domein is gekozen om deze laatste definitie van de maatstaf (gelijk aan de maatstaf in het
huidige verdeelmodel) te hanteren. Deze is ook gehanteerd bij de schattingen voor deze
rapportage.
- In de modellen voor het klassiek domein wordt een andere maatstaf gehanteerd voor de
centrumfunctie dan in het sociaal domein. Deze centrumfunctie is aangescherpt nadat
het onderzoek naar het sociaal domein was afgerond. Omdat het wenselijk is om dezelfde
maatstaf te gebruiken in beide domeinen, is de centrumfunctie uit het klassiek domein
gebruikt bij het opnieuw schatten van de modellen voor het sociaal domein.
- Voor de maatstaf gebruik specialistische GGZ is een andere bron gebruikt bij het schatten
van de onderstaande modellen. In het oorspronkelijke onderzoek werden cijfers uit de
DIS (het DBC Informatiesysteem) van de NZa gebruikt. De gegevens van recente jaren zijn
echter onvolledig vanwege de doorlooptijden van DBC’s, waardoor er een ophoogfactor
moet worden gehanteerd. Dit kan regionaal tot verschillen leiden als een lokale
aanbieder nog geen gegevens heeft aangeleverd voor de DIS. Een algemene ophoogfactor
kan dit namelijk niet corrigeren. Bijkomend nadeel is dat de DIS in de toekomst zal
ophouden te bestaan. Als nieuwe bron voor deze maatstaf worden de kosten gebruikt die
zijn gedeclareerd bij zorgverzekeraars. Het blijkt dat deze dataset completer is, en dat
lokale afwijkingen die in de DIS-bron zaten niet optreden in de nieuwe bron.
Afwegingen rondom gezonde levensverwachting
Naar aanleiding van de vragen van de Rob hebben we stilgestaan bij de wenselijkheid van de
maatstaven WSW en gezonde levensverwachting. De omgang met WSW wordt besproken bij
het cluster participatie.
De maatstaf ‘gezonde levensjaren’ was niet opgenomen in de maatstavenset. Er zijn wel
gegevens hierover beschikbaar op gemeenteniveau, maar alleen voor 2016. Het CBS
publiceert deze cijfers niet per GGD-regio omdat de marges op deze cijfers groot zijn. Voor
uitsplitsingen naar gemeente zijn de cijfers volgens het CBS überhaupt niet toereikend.
Daarnaast zijn de gegevens gebaseerd op een combinatie van de levensverwachting en de
ervaren kwaliteit van leven.
- De levensverwachting is slechts om het jaar beschikbaar, en op dit moment slechts tot
2016.
- De maatstaf ‘ervaren gezondheid’ is wel getoetst in het onderzoek, maar de stuurgroep
heeft wegens de subjectiviteit van deze maatstaf op voorhand sterke bedenkingen
uitgesproken bij een model met deze maatstaf. Daarnaast is de maatstaf niet jaarlijks
beschikbaar. Deze bedenkingen gelden onverkort voor een maatstaf gezonde
levensjaren.
Voor een maatstaf ‘gezonde levensverwachting’ zijn dus geen betrouwbare gegevens
beschikbaar, en de stuurgroep heeft eerder op inhoudelijke gronden uitgesproken dat
dergelijke subjectieve maatstaven niet de voorkeur genieten. Dit oordeel werd gedeeld door
de bestuurlijke kopgroep en de fondsbeheerders, dus de maatstaf is niet verder getoetst in de
modellen.
Tweetrapsmodel om toevalligheden te voorkomen
Een aandachtspunt bij de gehanteerde regressiemethodiek in de context van het
gemeentefonds is dat kleine verschillen in maatstafdefinities leiden tot een andere
maatstafselectie. De reden hiervoor is dat de forward-stepwise-regressie telkens de maatstaf

7

toevoegt aan een model die in combinatie met de eerder toegevoegde maatstaven tot de
grootste verklaringsgraad leidt. Vaak blijken meerdere maatstaven ongeveer even veel te
verklaren in combinatie met de eerder toegevoegde maatstaven. Een kleine verandering van
definitie van één van deze maatstaven kan er dan voor zorgen dat deze maatstaf wel of juist
niet wordt toegevoegd aan het model, in plaats van een andere maatstaf. In de volgende stap
van de regressie weegt deze maatstaf dan mee bij het bepalen welke nieuwe maatstaf er toe
moet worden gevoegd. Dit betekent effectief dat het wel of niet toevoegen van een bepaalde
maatstaf, vaak ook gevolgen heeft voor alle maatstaven die daarna zouden worden
toegevoegd aan het model.
In het oorspronkelijke onderzoek is voor ieder cluster een lijst van maatstaven samengesteld
die voor het desbetreffende cluster getoetst moeten worden bij het ontwikkelen van het
model. In deze set zitten maatstaven die zeer uitlegbaar en plausibel zijn voor het cluster
(bijvoorbeeld bijstandsontvangers voor het cluster participatie). Er zijn echter ook
maatstaven die wel een deel van de kosten zouden kunnen verklaren, maar inhoudelijk
minder voor de hand liggen. Zoals eerder beschreven wordt het al dan niet toevoegen van een
maatstaf tijdens de regressieanalyse in grote mate beïnvloed door de maatstaven die eerder
al aan het model zijn toegevoegd. Indien een minder goed uitlegbare maatstaf door een
toevalligheid vroeg wordt toegevoegd aan een model, kan dat er dus voor zorgen dat beter
uitlegbare maatstaven in een later stadium niet meer worden toegevoegd.
In het eerdere proces zijn veel richtinggevende uitspraken gedaan over de rol van maatstaven
in verschillende modellen. Daarbij bleek regelmatig dat maatstaven die relatief vroeg
geselecteerd werden onvoldoende uitlegbaar waren en daarom uit de modellen verwijderd
werden. Daarom maken we bij het opnieuw schatten van de modellen gebruik van een meer
inhoudelijke methode.
- Eerst definiëren we per cluster een subset van alle maatstaven die voor dat cluster
getoetst dienen te worden. Deze beperkte set bestaat uit maatstaven die inhoudelijk het
meest voor de hand liggen voor het desbetreffende cluster. Het model wordt vervolgens
opgebouwd in twee stappen.
- In de eerste stap wordt alleen de beperkte set maatstaven getoetst. Dit geeft een
model dat alleen bestaat uit inhoudelijk voor de hand liggende maatstaven.
- In de tweede stap wordt vervolgens de volledige set maatstaven getoetst, waarbij de
maatstaven die uit de eerste stap naar voren kwamen, geforceerd worden
opgenomen in het model. Hierdoor zal de kern van het model bestaan uit inhoudelijk
relevante maatstaven, die eventueel aangevuld kunnen worden met minder voor de
hand liggende maatstaven om een kleiner deel van de kosten te verklaren. De
beperkte en uitgebreide set met maatstaven zijn afgestemd met de huidige
bestuurlijke kopgroep.
Gebruik beoordelingskader
Om de modellen te beoordelen maken we in principe gebruik van hetzelfde
beoordelingskader als in het oorspronkelijke onderzoek. Ten opzichte van de criteria in dat
kader is voor de hieronder beschreven modellen geen validatie gedaan met Iv3-data en 2018data. De reden hiervoor is dat deze validatie weinig onderscheidend bleek te zijn in het
oorspronkelijke onderzoek. Omdat er niet voor alle nieuwe definities van de maatstaven
gegevens uit 2016 beschikbaar waren, is de stabiliteit van de modellen niet gekwantificeerd.
Wel zijn er kwalitatieve aandachtspunten benoemd waar deze aan de orde waren. Daarnaast
is de interne validatie opgenomen, waarin getoetst wordt of de uitkomsten van de regressie
stabiel zijn door het model te schatten met slechts een deel van de gemeenten.

8

Doorsnedes
Verschillende gemeenten hebben vragen gesteld over de modellen sociaal domein en daarbij
suggesties gedaan voor toe te voegen maatstaven. De meeste van die maatstaven waren al in
de maatstavenset opgenomen. Er bestond echter de zorg dat sommige maatstaven statistisch
niet opgepikt worden, terwijl ze voor enkele gemeenten wel van belang zijn om de kosten te
verklaren. Daarom zijn als extra toets doorsnedes gemaakt naar verschillende eigenschappen
van gemeenten. Bij die doorsnedes worden gemeenten verdeeld in klassen, waarbij bij klasse
I een bepaalde eigenschap het minst voorkomt, en bij klasse V het meest. Onderstaand
lichten we toe hoe we de klassen bepaald hebben voor verschillende eigenschappen.
- Voor de meeste maatstaven is per steekproefgemeente de waarde per inwoner bepaald.
Vervolgens zijn alle gemeenten ingedeeld in vijf vrijwel gelijke groepen (van 18 of 19
gemeenten), waarbij de eerste gemeenten met de laagste score (per inwoner) in de eerste
groep (I) zitten, en de gemeenten met de hoogste score in de vijfde groep (V).
- Voor de maatstaven kernen en kernen met 500 of meer adressen zijn de gemeenten
ingedeeld naar gelang in werkelijke aantal kernen (niet per inwoner), hierdoor verschillen
deze groepen iets qua omvang.
- Daarnaast zijn er ook doorsnedes gemaakt naar groei- en krimpregio’s. Voor de groei- en
krimpregio’s bevatten de groepen I t/m V respectievelijk 12, 11, 41, 11, en 16 gemeenten.
In groep I zitten de regio’s die een zeer sterke krimp kennen, en in groep V de regio’s met
een zeer sterke groei. Voor de sociale structuur zijn er slechts IV groepen onderscheiden.
- Tot slot is er een doorsnede naar sociale structuur van gemeenten. De gemeenten in
groep I kennen een zwakke sociale structuur, terwijl de gemeenten in groep IV een goede
sociale structuur hebben. De groepen I t/m IV bevatten respectievelijk 14, 16, 25, en 31
gemeenten. 5 gemeenten zijn niet opgenomen in de set voor sociale structuur. 2
Van elk van de klassen is het gewogen gemiddelde aansluitverschil en/of herverdeeleffect per
inwoner berekend. Bij het kijken naar doorsnedes is het van belang om in gedachten te
houden dat gemiddelden gemakkelijk vertekend kunnen worden door een enkele sterk
afwijkende gemeente, zeker als het een categorie betreft waar slechts weinig gemeenten in
zitten. Als categorieën iets anders gedefinieerd worden, kunnen de resultaten al sterk anders
zijn. Er kunnen dan ook alleen conclusies getrokken worden uit doorsnedes als een zeer sterk
patroon zichtbaar is. Een zwak ‘patroon’ kan aanleiding zijn om dieper te kijken, maar kan
evenzogoed op een toevalligheid berusten.
Algemene eigen middelen en specifieke vaste bedragen
In het onderzoek naar het klassiek domein is ook onderzoek gedaan naar het effect van
algemene eigen middelen (AEM) op de verdeling. De gedachte hierachter is dat gemeenten
die in staat zijn veel eigen inkomsten te genereren wellicht hogere netto lasten hebben dan
gemeenten die daar minder mogelijkheden voor hebben. Voorkomen moet worden dat
dergelijke hoge netto lasten gereflecteerd worden in de verdeling. Een vergelijkbaar
argument geldt voor de specifieke vaste bedragen die de G4 en de Waddengemeenten krijgen
vanuit de huidige gemeentefondsverdeling. De omgang met dit ‘kip-ei-probleem’ is veranderd
nadat het onderzoek naar het sociale domein al afgerond was.
In het sociale domein hebben gemeenten minder beleidsvrijheid dan in het fysieke domein.
Op voorhand is dus te verwachten dat dergelijke dynamiek minder speelt in het sociaal
domein. Naast dit kwalitatieve argument is in dit onderzoek ook kwantitatief getoetst in
hoeverre de AEM en specifieke vaste bedragen de kosten verklaarden. Dit is gedaan door deze
Het betreft de G4-gemeenten en Vlissingen. Deze worden door het ministerie van BZK niet
meegenomen voor de vergelijkingen t.b.v. het POR. In deze doorsnedes zijn we
aangesloten bij de gegevens die verstrekt zijn door het ministerie van BZK.
2

9

variabelen – die bekend zijn voor alle steekproefgemeenten – als maatstaf aan het
voorkeursmodel toe te voegen. Vervolgens zijn drie zaken getoetst:
- Of al deze ‘maatstaven’ met het juiste teken in het model opgenomen werden (waarbij dit
vooral voor de specifieke vaste bedragen voor de G4 en de AEM gold, aangezien de
resultaten voor waddengemeenten mogelijk vertekend zijn doordat er slechts twee
waddengemeenten in de steekproef zijn opgenomen). Het ‘kip-ei-probleem’ bestaat
immers alleen als het consequent voor alle ‘extra’ inkomsten zichtbaar is.
- In geval ze met het juiste teken werden opgenomen, is gekeken naar het effect op het
model: in hoeverre is deze toevoeging statistisch relevant, en wat is het effect op de
andere maatstaven in het model? Op inhoudelijke gronden zou, in navolging met het
klassieke domein, bijvoorbeeld verwacht worden dat het toevoegen van AEM en
specifieke vaste bedragen vooral effect heeft op de centrumfunctie. Als andere
maatstaven sterk van gewicht veranderen of zelfs met het verkeerde teken in het model
komen terwijl de AEM statistisch weinig toevoegt, berust dit waarschijnlijk op een
toevalligheid.
- De laatste relevante afweging is met welk gewicht de AEM in het model komt. Als dit zeer
beperkt is, kan de vraag gesteld worden of dit relevant is. Ook het cluster is van belang
voor deze inhoudelijke interpretatie: bij een cluster als participatie – met zeer weinig
beleidsvrijheid – ligt het minder voor de hand dat de AEM een rol speelt bij dan bij een
beleidsvrijer cluster zoals sociale basisvoorzieningen.
De beschrijving van deze verkenning is opgenomen in de bijlage. Bij geen van de modellen
bleken AEM en vaste bedragen een rol te spelen. Daarom zijn deze niet toegevoegd.
Centrumfunctie
De centrumfunctie heeft in een aantal modellen een belangrijke rol. Om, naar aanleiding van
een vraag van de Rob, te onderzoeken of het mogelijk is om modellen zonder centrumfunctie
te maken, is daarom niet uitgegaan van de voorkeursmodellen, maar zijn de modellen vanaf
nul opgebouwd, waarbij geen centrumfunctie toegestaan werd. Vervolgens is gekeken of deze
modellen tot zinvolle resultaten leiden, zowel statistisch gezien (verklaringsgraad) als
inhoudelijk (uitlegbaarheid). Ook deze verkenningen zijn beschreven in de bijlage.
Actualisatie oude modellen
Op verzoek van de klankbordgroep is ook een vergelijking gemaakt met de modellen uit de
eerdere rapporten, waarbij de maatstaven geactualiseerd zijn naar de huidige definities. Deze
modellen leverden geen verbetering op ten opzichte van de voorkeursmodellen die uit dit
onderzoek volgden en zijn daarom opgenomen in de bijlagen.

10

3 De verschillende modellen

In dit hoofdstuk bespreken we de voorkeursmodellen voor de vier clusters. Daarnaast
schetsen we het totaalbeeld dat op basis van deze voorkeursmodellen ontstaat. We maken in
dit rapport per cluster onderscheid tussen het voorkeursmodel en het uitgangsmodel. Het
uitgangsmodel is het model dat uit de regressieanalyse komt inclusief de gebruikelijke
inhoudelijke aanpassingen. De uitgangsmodellen voor de verschillende clusters worden
besproken in bijlagen A t/m D. Van dit uitgangsmodel zijn doorsnedes gemaakt naar
verschillende potentiële maatstaven, en varianten uitgewerkt. Het voorkeursmodel is het
model dat gekozen is door de fondsbeheerders met input van de adviezen van de bestuurlijke
kopgroep en de klankbordgroep.

3.1 Participatie
Om tot het voorkeursmodel voor participatie te komen is eerst alleen de beperkte set met
relevante maatstaven (zie bijlage E) voor dit cluster getoetst, die vervolgens aangevuld is met
de uitgebreide set. Er is een aantal bewerkingen gedaan:
- Het doelgroepregister gemeentelijke doelgroep is geforceerd opgenomen.3
- De maatstaf omgevingsadressendichtheid kwam met een niet-uitlegbaar hoog gewicht
terug in het model. Daarom is een model opgebouwd zonder deze maatstaf.
- Het gewicht per inwoner is op nul geforceerd, aangezien een negatief gewicht per
inwoner onwenselijk is.4
- Het resulterende model bevatte de maatstaf jongeren met armoederisico (verdeelde 40 %
door een wisselwerking met de maatstaf bijstandsontvangers). Deze maatstaf is met dit
gewicht niet uitlegbaar in het model participatie. Een hoog gewicht levert ook
aandachtpunten op in de stabiliteit van het model, aangezien deze maatstaf niet erg
stabiel is. Inhoudelijke heeft de maatstaf een gelijkenis met huishoudens met een laag
inkomen. Omdat deze laatstgenoemde maatstaf in andere modellen terugkomt, is
onderzocht of jongeren met armoederisico te vervangen was door huishoudens met een
laag inkomen. Dit bleek het geval te zijn. Daarom is deze maatstaf opgenomen in het
voorkeursmodel participatie.
- Het aldus resulterende model (het uitgangsmodel in de bijlage) bevatte een te laag
gewicht voor het doelgroepregister. Voor het onderstaande voorkeursmodel is het
gewicht van deze maatstaf gekozen zodat het totale volume van de maatstaf
doelgroepregister gelijk is aan het huidige volume voor de nieuwe doelgroep.

Ook de maatstaf bijstandsontvangers plus loonkostensubsidie dient verplicht in dit model
opgenomen te worden op grond van uitlegbaarheid, maar deze komt vanzelf in het model.
3

4

Voor meer informatie zie “Herijking gemeentefonds sociaal domein” (AEF, 2020), H. 11.4

11

De varianten die onderzocht zijn voor het cluster participatie in aanvulling op het
voorkeursmodel worden besproken in bijlage A.
Participatie voorkeursmodel: overzicht van de uitkomsten
Het voorkeursmodel is in onderstaande tabel weergegeven.
Tabel 1: Overzicht uitkomsten voorkeursmodel participatie

Maatstafnaam

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners

0%

Bijstandsontvangers en loonkostensubsidie samen

80%

83%

631

Huishouden met laag inkomen 2,3,4 deciel met drempel

18%

85%

623

Doelgroepregister gemeentelijke doelgroep

2%

85%

623

Dit is een model dat goed uitlegbaar is voor het cluster participatie: het grootste gedeelte van
het budget wordt verdeeld met de maatstaf bijstandsontvangers, het doelgroepregister
gemeentelijke doelgroep dient om het budget voor de nieuwe doelgroep te verdelen (eerder
is al geadviseerd het nieuwe budget voor deze doelgroep in de toekomst aan deze maatstaf
toe te voegen), en tot slot wordt een deel verdeeld door huishoudens met laag inkomen. Dit
zijn allemaal maatstaven die voor de hand liggen voor het cluster participatie.
In de verdeling van het oorspronkelijke herijkingsonderzoek was ook de maatstaf gebruik
specialistische GGZ opgenomen. Deze verklaarde toen de kosten goed. Er is destijds
besproken of deze maatstaf voldoende uitlegbaar was. De conclusie was dat hij weliswaar
geen grote bijdrage aan de inhoudelijke uitlegbaarheid van het model leverde, maar
voldoende uitlegbaar was mits het gewicht niet te hoog was. Het vervallen van deze maatstaf
doet dus geen afbreuk aan de uitlegbaarheid van het model. De maatstaf huishoudens met
laag inkomen, die ten opzichte van het oorspronkelijke onderzoek nieuw is in het model,
heeft zelfs een directere relatie met het cluster participatie (bijvoorbeeld via minimabeleid).

Participatie voorkeursmodel:
aandachtspunten ten opzichte van
het beoordelingskader
In onderstaande tabel vatten we kort
samen hoe het voorkeursmodel zich
verhoudt tot het beoordelingskader.

€ 400

€ 300

Netto kosten

In de figuur hiernaast is voor elk van
de gemeenten in de regressieanalyse
getoond hoe de voorspelling van het
model en de kosten per inwoner zich
tot elkaar verhouden. Zoals
verwacht kan worden bij een
verklaringsgraad van 85%, sluit de
voorspelling goed op de kosten aan.

€ 200

€ 100

€0
€0

€ 100

€ 200

€ 300

€ 400

Voorspelling
Figuur 1 Verhouding voorspelling voorkeursmodel
participatie tot kosten voor steekproefgemeenten

12

Tabel 2 Aandachtspunten voorkeursmodel participatie t.o.v. het beoordelingskader
Criterium

Toelichting

Kostenoriëntatie Verklaringsgraad van 85%: hoog
Globaal

- De maatstaven bijstandsontvangers, loonkostensubsidie en doelgroepregister
zijn erg direct gerelateerd aan de kosten en hebben daarmee een risico op een
ervaren bestedingsverplichting

Objectief

- Gewicht bijstandsontvangers is lager dan € 5000

Stabiel

- Aandachtspunt ivm dynamiek bijstandsontvangers en doelgroepregister

Flexibel

- Geen aandachtspunten

Plausibel

- Geen aandachtspunten

Uitschieters

- Voor 95% van de gemeenten wijkt de voorspelling minder dan € 62,11 per
inwoner af van de kosten. Dat is 40% van het gemiddelde bedrag per inwoner

# maatstaven

3 maatstaven (loonkostensubsidie en bijstandsontvangers samengenomen)

Validatie

- Verwaarloosbaar risico op overfitting op basis van interne validatie (gemiddeld
r2=85% voorspeld door model en r2=85% voorspeld door kleinere dataset)

Participatie voorkeursmodel: inzicht in verschillen per grootteklasse
In onderstaande tabel zijn de aansluitverschillen per grootteklasse opgenomen. Twee
grootteklassen kennen gemiddeld een negatief aansluitverschil. Hier is geen collectief effect
in zichtbaar, en de verschillen binnen elke groep zijn groot. Alleen alle G4-gemeenten kennen
een groot gemiddeld negatief aansluitverschil.
Tabel 3 Inzicht in verschillen per grootteklasse voorkeursmodel participatie

Grootteklasse

Aantal in
steekproef

Gemiddelde verschil
voorspelling en
kosten per inwoner

Grootste
verschil
negatief

Grootste
verschil
positief

0 – 20.000

18

€ 2,52

€ -27,20

€ 54,03

20.000 – 50.000

36

€ 0,29

€ -61,63

€ 45,26

50.000 – 100.000

15

€ -9,95

€ -41,67

€ 25,69

100.000 – 250.000

18

€ 4,39

€ -64,06

€ 115,23

250.000+

4

€ -36,28

€ -50,35

€ -19,46

Participatie voorkeursmodel: relevante doorsnedes
Naast het inzicht in de gemiddelde verschillen tussen voorspelling en kosten per
grootteklasse, hebben we een aantal doorsnedes gemaakt naar aanleiding van verzoeken die
we vanuit de bestuurlijke kopgroep, klankbordgroep, fondsbeheerders en gemeenten
ontvangen hebben. We hebben een doorsnede gemaakt naar de maatstaf WSW, naar groeien krimpregio’s en naar sociale structuur (met de methode die toegelicht is in hoofdstuk 2).
De resultaten zijn opgenomen in onderstaande tabel.

13

Tabel 4 Inzicht in de gemiddelde verschillen tussen voorspelling en kosten per inwoner voor de
doorsnede naar de maatstaf WSW, Groei/Krimp en sociale structuur.

Groep

WSW

Groei / Krimp

Soc. Struc.

I

€ -10,11

€ -13,00

€ 22,51

II

€ -30,45

€ 24,73

€ -10,45

III

€ 4,44

€ -5,76

€ -2,59

IV

€ 4,47

€ -25,51

€ -0,18

V

€ 3,19

€ -13,75

n.v.t.

Bij krimp en sociale structuur zijn er geen patronen zichtbaar. Bij WSW lijkt dit wel enigszins
het geval te zijn, al betreft het geen sterk patroon.
Over de kosten WSW
De kosten voor WSW (en beschut werk) zijn geen onderdeel van het onderzoek. Dit was
expliciet opgenomen in de onderzoeksopdracht, omdat het niet zuiver is om tekorten van
andere uitkeringen te compenseren in de algemene uitkering van het Gemeentefonds. De Rob
heeft echter als hypothese benoemd dat gemeenten met veel kosten voor WSW deze kosten
dekken met middelen participatie, en daardoor kunstmatig lage kosten op het cluster
participatie zouden kunnen hebben. Dit zou leiden tot een positief aansluitverschil voor
gemeenten met relatief hoge kosten voor WSW. Met de bestuurlijke kopgroep zijn twee opties
besproken:
- Het meenemen van de tekorten in het cluster Participatie. Dit komt neer op het ‘oplossen’
van budgetvraagstukken van een ander model in de Algemene Uitkering, wat onwenselijk
is. Daarnaast leidt dit naar verwachting tot een groter volume van het cluster Participatie
en een slechtere aansluiting van dit model, zelfs als de maatstaf WSW opgenomen wordt.
De tekorten WSW zijn namelijk slechts beperkt gerelateerd aan het aantal WSW’ers, maar
hebben ook te maken met de bedrijfsvoering van de SW-bedrijven. Statistisch gezien
levert dit dus extra ‘ruis’ op in de regressie, want een risico met zich meebrengt op een
slechtere kwaliteit van het model.
- Het meenemen van een maatstaf voor het aantal WSW’ers. De suggestie van de Rob was
om het aantal WSW’ers als maatstaf met positief gewicht mee te nemen. Gezien de
resultaten van de doorsnede corrigeert het verdeelmodel echter al voor eventuele lagere
kosten voor participatie naar aanleiding van veel WSW’ers: de aansluitverschillen voor
gemeenten met veel WSW’ers zijn immers positief, terwijl die voor gemeenten met weinig
WSW’ers juist negatief zijn.
Beide opties leiden dus niet tot een beter model. Er is daarom geen correctie gedaan voor de
kosten WSW.
Vergelijking met het oude model
Grote delen van het oude model participatie (apparaatslasten werk en inkomen,
minimabeleid incl. schuldhulpverlening en re-integratie klassieke doelgroep) zijn in 2014
herijkt. Hierdoor valt het te verwachten dat het oude model participatie al relatief goed paste
op te kosten. Dit valt dan ook terug te zien in de herverdeeleffecten. De overgrote
meerderheid (meer dan 80%) van de steekproefgemeenten kent een herverdeeleffect dat
kleiner is dan plus of minus € 10 per inwoner.

14

De grootste positieve en negatieve herverdeeleffecten zijn 23% en -43%. De gemeente met
het grootste negatieve herverdeeleffect betreft een uitzondering: de gemeente met het op
een na grootste verschil kent een positief herverdeeleffect van -15%. De gemeenten die
procentueel de grootste herverdeeleffecten kennen, hebben relatief lage budgetten per
inwoner.
Gemeenten met relatief grote aantallen bijstandsontvangers per inwoner hebben relatief
vaak wat grotere herverdeeleffecten. Deze zijn echter zowel positief als negatief. Gemeenten
met relatief grote aantallen bijstandsontvangers kennen typisch kleinere herverdeeleffecten.
Dit hangt waarschijnlijk samen met het toegenomen gewicht van de maatstaf
bijstandsontvangers in het model.

3.2 Wmo
Voor het voorkeursmodel Wmo is eerst alleen de beperkte set met maatstaven (zie bijlage E)
voor dit cluster getoetst. Het model dat hieruit voortkwam is vervolgens aangevuld door alle
overige maatstaven voor het cluster Wmo te toetsen. Daarop zijn enkele bijstellingen gedaan:
- De maatstaf bijstandsontvangers zit met een relatief groot gewicht in het voorkeursmodel
participatie. Omdat de dynamiek van de maatstaf niet overeenkomt met de dynamiek
van het cluster Wmo en het onwenselijk is dat deze maatstaf (over alle modellen heen)
meer dan € 5.000 verdeelt, is hij verwijderd uit de maatstavenset voor het
voorkeursmodel Wmo.
- Het model dat op deze wijze ontstond bleek een negatief gewicht per inwoner te
bevatten. Daarom is het gewicht per inwoner voor het voorkeursmodel op nul geforceerd.
Om het effect dat dit heeft op de verklaringsgraad te verkleinen, is gewerkt met (semi)cosmetische drempels voor de maatstaven waarvoor dit relevant is.
- Tot slot is de maatstaf kernen maal inwoners verwijderd uit het model, omdat deze
maatstaf een positieve prikkel voor herindelingen bevat. Deze maatstaf is vervangen door
de maatstaf kernen omdat bleek dat deze maatstaf de scheefheid die ontstond door
kernen maal inwoners te verwijderen kon oplossen. Deze maatstaf bleek het model ook
vanuit het oogpunt van statistiek beter te maken.
De varianten die onderzocht zijn voor het cluster Wmo in aanvulling op het voorkeursmodel
worden besproken in bijlage B.
Wmo voorkeursmodel: overzicht van de uitkomsten
Het voorkeursmodel is in onderstaande tabel weergegeven.
Tabel 5 Samenvatting voorkeursmodel Wmo

Maatstafnaam

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners

0%

Huishouden met laag inkomen 2,3,4 deciel met drempel

24%

41%

692

Eenpersoonshuishoudens

16%

55%

669

Inwoners 75+ (semi-cosmetische drempel)

14%

65%

649

Regionale centrumfunctie

27%

67%

644

Laag opleidingsniveau (CBS definitie), semi-cosmetische
drempel

16%

71%

636

Aantal kernen

3%

72%

634

15

Dit model is redelijk vergelijkbaar met het model in het oorspronkelijke herijkingsonderzoek.
Het belangrijkste verschil is dat gebruik GGZ vervangen is door eenpersoonshuishoudens.
Hoewel dit geen exacte vervanging is, en GGZ-problematiek nu niet meer expliciet
opgenomen is in het model, zijn ook eenpersoonshuishoudens een plausibele maatstaf voor
dit model. Daarnaast is in plaats van het aantal kernen maal inwoners het aantal kernen
opgenomen, wat het model beter bestand maakt tegen herindelingen.
Een aandachtspunt bij dit model is dat in 2019 de wetgeving rondom eigen bijdragen
veranderd is. In de data is gecorrigeerd voor de inkomstenderving ten gevolge van het
abonnementstarief, maar het was niet mogelijk om te corrigeren voor een aanzuigende
werking. Inmiddels blijkt dat deze vooral plaatsgevonden heeft bij de hogere inkomens. Dit is
echter niet verwerkt in deze verdeling. De gegevens hiervoor zijn op dit moment niet
beschikbaar. Dit is dus een aandachtspunt bij het onderhoud van dit cluster.
In de figuur hiernaast is voor elk van
de gemeenten in de regressieanalyse
getoond hoe de voorspelling van het
model en de kosten per inwoner zich
tot elkaar verhouden. Voor de
meeste gemeenten sluit de
voorspelling redelijk goed op de
kosten aan.

€ 350
€ 300

Netto kosten

€ 250

Wmo voorkeursmodel:
aandachtspunten ten opzichte van
het beoordelingskader
In onderstaande tabel vatten we kort
samen hoe het voorkeursmodel zich
verhoudt tot het beoordelingskader.

€ 200
€ 150
€ 100
€ 50
€0
€0

€ 50 € 100 € 150 € 200 € 250 € 300 € 350

Voorspelling
Figuur 2 Verhouding voorspelling voorkeursmodel Wmo tot kosten
voor steekproefgemeenten
Tabel 6 Aandachtspunten ten opzichte van het beoordelingskader voor het voorkeursmodel Wmo
Criterium

Toelichting

Kostenoriëntatie Verklaringsgraad van 72%
Globaal

- Geen aandachtspunten

Objectief

- Geen aandachtspunten

Stabiel

- Geen aandachtspunten

Flexibel

- De dynamiek van de maatstaven hangt redelijk goed samen met de dynamiek
van de kosten

Plausibel

- Geen aandachtspunten

16

Uitschieters

- Voor 95% van de gemeenten wijkt de voorspelling minder dan € 64,18 per
inwoner af van de kosten. Dat is 35% van het gemiddelde bedrag per inwoner

# maatstaven

6 maatstaven

Validatie

- Enig risico op overfitting op basis van interne validatie (gemiddeld r =72%
2

voorspeld door model en r =65% voorspeld door kleinere dataset)
2

Wmo voorkeursmodel: inzicht in verschillen per grootteklasse
In onderstaande tabel zijn de aansluitverschillen per grootteklasse opgenomen. Drie
grootteklassen hebben gemiddeld een negatief aansluitverschil. Hier is geen collectief effect
in zichtbaar, en de verschillen binnen elke groep zijn groot. Het grote aansluitverschil van de
G4 wordt veroorzaakt door één sterk afwijkende gemeente.
Tabel 7 Inzicht in verschillen per grootteklasse voor het voorkeursmodel Wmo

Grootteklasse

Aantal in
steekproef

Gemiddelde verschil
voorspelling en
kosten per inwoner

Grootste
verschil
negatief

Grootste
verschil
positief

0 – 20.000

18

€ 4,39

€ -30,06

€ 102,89

20.000 – 50.000

36

€ -0,67

€ -53,10

€ 75,18

50.000 – 100.000

15

€ 9,47

€ -19,33

€ 48,58

100.000 – 250.000

18

€ -3,61

€ -54,83

€ 55,86

250.000+

4

€ -13,71

€ -94,06

€ 50,38

Wmo voorkeursmodel: relevante doorsnedes
Naast het inzicht in de gemiddelde verschillen tussen voorspelling en kosten per
grootteklasse, hebben we een aantal doorsnedes gemaakt (met de methode die toegelicht is
in hoofdstuk 2) naar aanleiding van verzoeken die we vanuit de bestuurlijke kopgroep,
klankbordgroep, fondsbeheerders en gemeenten ontvangen hebben. De resultaten zijn
opgenomen in onderstaande tabel.
Tabel 8 Inzicht in de gemiddelde verschillen tussen voorspelling en kosten per inwoner voor doorsnedes
naar verschillende maatstaven.

Kernen 500
adressen

Opp. land

Gebruik
spec. GGZ

Verpleging
top 3,5%

Groei /
Krimp

Soc. Struct.

I

€ 5,03

€ -5,22

€ 2,91

€ -9,67

€ -9,51

€ -21,81

II

€ 16,39

€ -4,43

€ 6,60

€ 11,11

€ -14,71

€ 11,59

III € -7,36

€ -4,83

€ -1,94

€ 4,64

€ -1,49

€ -5,13

IV € 4,80

€ -3,45

€ 8,21

€ -13,10

€ -31,34

€ 7,38

V

€ 2,72

€ -11,21

€ -11,82

€ 10,21

n.v.t.

€ -42,84

Er is geen duidelijk patroon zichtbaar waarbij gemeenten die hoger of lager scoren op de
betreffende maatstaf consequent grotere of kleinere aansluitverschillen kennen.

17

Vergelijking met het oude model
Het cluster Wmo bevat onder andere het voormalige subcluster maatwerkvoorzieningen. Dit
cluster, dat middelen bevat gerelateerd aan rolstoelen, trapliften en dergelijke, is in 2002 voor
het laatst herijkt, terwijl de kostenstructuur in de tussentijd sterk is veranderd. De kosten die
gemeenten maakten voor maatwerkvoorzieningen Wmo in 2017 waren slechts een derde van
het budget in het subcluster maatwerkvoorzieningen in de Algemene Uitkering. Voor het
cluster Wmo vallen dan ook forse herverdeeleffecten te verwachten.
De herverdeeleffecten voor het cluster Wmo lopen uiteen van +48% tot -49%. Doordat de
positieve herverdeeleffecten in absolute zin groter zijn dan de negatieve herverdeeleffecten,
is het aantal gemeenten met een negatief herverdeeleffect kent groter dan dat met een
positief herverdeeleffect.
Onder de gemeenten met de grootste herverdeeleffecten zijn er zowel gemeenten met
positieve aansluitverschillen als negatieve aansluitverschillen. Aangezien de
aansluitverschillen in het oude model groter waren, kan gesteld worden dat de aansluiting op
het model voor deze gemeenten over het algemeen beter is dan in het oude model.
Gemeenten met een relatief groot positief aansluitverschil hebben vaak een relatief groot
aantal eenpersoonshuishoudens (per inwoner). Daarnaast hebben deze gemeenten vaak een
bovengemiddelde centrumfunctie. Gemeenten met relatief grote negatieve
aansluitverschillen hebben vaak minder inwoners van 75 jaar en ouder (per inwoner). Ook is
de centrumfunctie van deze gemeente vaker relatief lager. De verschuiving van gemeenten
met veel ouderen naar gemeenten met minder ouderen is inhoudelijk te verklaren door het
afnemen van het budget dat is opgenomen voor maatwerkvoorzieningen. Deze voorzieningen
worden immers relatief vaak verstrekt aan ouderen. Nu deze minder verstrekt worden, maken
juist gemeenten met veel ouderen minder kosten dan ze in 2002 deden. Doordat het model
kostengeoriënteerd is, vertaalt dit zich naar de modeluitkomsten.

3.3 Jeugd
Voor het voorkeursmodel jeugd is eerst alleen de beperkte set met relevante maatstaven (zie
bijlage E) voor dit cluster getoetst. Het model dat hieruit voortkwam is vervolgens aangevuld
door alle overige maatstaven voor het cluster jeugd te toetsen. Daarop zijn de volgende
bijstellingen gedaan:
- De maatstaf bijstandsontvangers zit met een relatief groot gewicht in het voorkeursmodel
voor participatie. Omdat het onwenselijk is dat er meer dan € 5.000 wordt verdeeld door
bijstandsontvangers, is de maatstaf bijstandsontvangers met kinderen verwijderd uit het
voorkeursmodel jeugd.5 Daarnaast is de maatstaf bijstandsontvangers met kinderen
conjunctuurgevoelig, terwijl de kosten voor het cluster jeugd dit niet per se zijn.
- Ook het totale doelgroepregister is verwijderd uit het model aangezien deze maatstaf niet
goed uitlegbaar is.
- Daarnaast is de maatstaf scheidingen verwijderd, vanwege het risico op instabiliteit en
het feit dat deze maatstaf het gewicht van de maatstaf jongeren verlaagt. Als gevolg van
het verwijderen van de maatstaf scheidingen komt ook de maatstaf gebruik van
specialistische GGZ niet meer terug in het voorkeursmodel voor jeugd. Deze was in het
oorspronkelijke onderzoek ook niet opgenomen in de verdeling jeugd.

Het model waarbij deze maatstaf niet is verwijderd, is toegevoegd als variant 6 in bijlage
C.
5

18

De varianten die onderzocht zijn voor het cluster jeugd in aanvulling op het voorkeursmodel
worden besproken in bijlage C.
Jeugd voorkeursmodel: overzicht van de uitkomsten
Het voorkeursmodel is in onderstaande tabel weergegeven.
Tabel 9 Overzicht uitkomsten voorkeursmodel jeugd

Maatstafnaam

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners 0 - 18 jaar

20%

Huishoudens met laag inkomen 2,3,4 deciel met drempel

73%

78%

971

Regionale centrumfunctie

15%

79%

967

Omgevingsadressendichtheid

-8%

80%

965

Wat opvalt in dit model, is dat het percentage dat verdeeld wordt door jongeren of
jongerengerelateerde maatstaven klein is: het grootste gedeelte van het budget wordt
verdeeld door de maatstaf huishoudens met laag inkomen terwijl slechts 20% wordt verdeeld
door het aantal jeugdigen. Dit is zowel in het oorspronkelijke onderzoek als in de verdieping
uitgebreid besproken. Hoewel deze uitkomst wellicht contra-intuïtief oogt en ook
verschillende gemeenten er vragen over gesteld hebben naar aanleiding van de uitkomsten, is
hij vanuit de jeugdzorgkosten wel degelijk goed uitlegbaar. Dat hangt samen met twee
aspecten:
- De omgeving van jongeren, zowel binnen als buiten huis, is in hoge mate van belang voor
het ontwikkelen van problematiek en de mate waarmee gezinnen in staat zijn problemen
binnen het eigen netwerk op te lossen. In dat licht is het dus niet verrassend dat
algemene armoedemaatstaven en stedelijkheidsmaatstaven belangrijker zijn dan
jongerenmaatstaven.
- Gemeenten zien naast de problematiek van lage inkomens ook dat juist hoogopgeleide
ouders de weg naar jeugdhulp goed weten te vinden. Dat roept de vraag op hoe dat zich
verhoudt tot een hoog aandeel van de maatstaf lage inkomens. Hiervoor is van belang dat
het verdeelmodel niet gebaseerd is op aantallen, maar op kosten. De kosten van de
trajecten van kinderen van hoogopgeleide ouders zijn over het algemeen veel lager: het
betreft bijvoorbeeld over het algemeen ambulante zorg, waar juist jongeren uit gezinnen
met lagere inkomens meer gebruik maken van jeugdzorg met verblijf. De zware trajecten
drukken veel zwaarder op de kosten dan de lichte trajecten, en dit wordt gereflecteerd
door de maatstaven in het verdeelmodel.
Tot slot is het goed om op te merken dat er twee stedelijkheidsmaatstaven in het model zitten
met tegengesteld teken. Dit was niet het geval bij het oorspronkelijke model op basis van
regionaal klantenpotentieel, dus het is aannemelijk dat deze maatstaven samenwerken om
aspect te beschrijven dat door de afzonderlijke maatstaven niet beschreven kan worden.

19

Jeugd voorkeursmodel:
aandachtspunten ten opzichte van
het beoordelingskader
In onderstaande tabel vatten we
kort samen hoe het voorkeursmodel
zich verhoudt tot het beoordelingskader.

€ 3.000
€ 2.500

Netto kosten

In de figuur hiernaast is voor elk van
de gemeenten in de regressieanalyse
getoond hoe de voorspelling van het
model en de kosten per inwoner zich
tot elkaar verhouden. Zoals
verwacht kan worden bij een
verklaringsgraad van 80%, sluit de
voorspelling goed op de kosten aan.

€ 2.000
€ 1.500
€ 1.000
€ 500
€0

€0

€ 500 € 1.000 € 1.500 € 2.000 € 2.500 € 3.000

Voorspelling
Figuur 3 Verhouding voorspelling voorkeursmodel jeugd tot kosten
voor steekproefgemeenten

Tabel 10 Aandachtspunten t.o.v. het beoordelingskader voor het voorkeursmodel Jeugd
Criterium

Toelichting

Kostenoriëntatie Verklaringsgraad van 80%: vrij hoog voor jeugd
Globaal

- Geen aandachtspunten

Objectief

- Geen aandachtspunten

Stabiel

- Geen aandachtspunten

Flexibel

- Een deel van de maatstaven lijkt gerelateerd aan de kosten, voor een ander deel
is deze dynamiek minder plausibel.

Plausibel

- Het model bevat weinig ‘jongerenmaatstaven’. Dit is contra-intuïtief.
Tegelijkertijd zijn er steeds meer aanwijzingen dat de omgeving waarin jongeren
opgroeien (binnen, maar ook buiten het gezin) een belangrijke factor is bij
problematiek.

Uitschieters

- Voor 95% van de gemeenten wijkt de voorspelling minder dan € 79,27 per
inwoner af van de kosten. Dat is 34% van het gemiddelde bedrag per inwoner

# maatstaven

3 maatstaven

Validatie

- Zeer klein risico op overfitting op basis van interne validatie (gemiddeld r =78%
2

voorspeld door model en r2=77% voorspeld door kleinere dataset)

Jeugd voorkeursmodel: inzicht in verschillen per grootteklasse
In onderstaande tabel zijn de aansluitverschillen per grootteklasse opgenomen. De
aansluitverschillen wisselen per grootteklasse, maar er is geen collectief effect zichtbaar. De
verschillen binnen de groepen zijn groot.

20

Tabel 11 Inzicht in verschillen per grootteklasse voorkeursmodel Jeugd

Grootteklasse

Aantal in
steekproef

Gemiddelde verschil
voorspelling en
kosten per inwoner

Grootste
verschil
negatief

Grootste
verschil
positief

0 – 20.000

18

€ 0,99

€ -66,55

€ 54,46

20.000 – 50.000

36

€ -1,38

€ -89,13

€ 115,61

50.000 – 100.000

15

€ 12,53

€ -52,42

€ 60,49

100.000 – 250.000

18

€ -6,95

€ -90,55

€ 56,54

250.000+

4

€ 11,75

€ -21,45

€ 48,38

Jeugd voorkeursmodel: relevante doorsnedes
Naast het inzicht in de gemiddelde verschillen tussen voorspelling en kosten per
grootteklasse, hebben we een aantal doorsnedes gemaakt (met de methode die toegelicht is
in hoofdstuk 2) naar aanleiding van verzoeken die we vanuit de bestuurlijke kopgroep,
klankbordgroep, fondsbeheerders en gemeenten ontvangen hebben. De resultaten zijn
opgenomen in onderstaande tabel.
Tabel 12 Inzicht in de gemiddelde verschillen tussen voorspelling en kosten per inwoner voor
doorsnedes naar verschillende maatstaven.

Kernen Kernen
Opp.
500
Land
adressen

Jongeren

Laag
opl.
Niveau

Laag
opl.
niveau
ouders

Groei /
Krimp

Soc.
Struct.

Stedelijk

I

€ -6,23

€ 1,34

€ 7,99

€ -8,84

€ -6,00

€ 2,16

€ -5,12

€ -16,53

€ -3,12

II

€ 10,60

€ 4,00

€ -1,51

€ -10,05

€ -1,95

€ -6,23

€ -3,65

€ 5,38

€ 0,94

III € -7,84

€ 15,64

€ -7,23

€ 30,18

€ 0,18

€ -1,00

€ -7,70

€ 4,78

€ 5,95

IV € 2,93

€ -15,28

€ -9,24

€ 1,28

€ 33,49

€ -16,53

€ 24,80

€ -6,59

€ -6,50

V

€ 17,96

€ 9,88

€ -5,92

€ -9,71

€ 21,11

€ 1,28

n.v.t.

€ 9,03

€ -1,24

Voor geen van deze doorsnedes is een duidelijk patroon zichtbaar waarbij gemeenten die
hoger of lager scoren op de betreffende maatstaf consequent grotere of kleinere
aansluitverschillen kennen.
Vergelijking met het oude model
Voor het cluster jeugd lopen de herverdeeleffecten uiteen van -69% tot +67%. Hierbij dient
wel vermeld te worden dat zowel positief als negatief sprake is van slechts één of enkele
(kleine) gemeenten, en dat de herverdeeleffecten van de overige gemeenten tussen de -40%
en +39% vallen.
De herverdeeleffecten voor het cluster jeugd worden in grote mate beïnvloed door het
historisch verdeelde gedeelte van het budget. In 2017 bedroeg dit meer dan 13% van het
budget. Zeker voor kleine gemeenten heeft dit relatief grote herverdeeleffecten als gevolg.

21

Gemeenten met relatief grote positieve herverdeeleffecten hebben vaak een relatief laag
aantal jongeren (per inwoner). Dit kan verklaard worden door het feit dat het percentage van
het budget dat door het aantal jongeren verdeeld wordt in het huidige voorkeursmodel lager
ligt dan in het model uit het oorspronkelijke onderzoek. Gemeenten met grote positieve
herverdeeleffecten hebben daarnaast een relatief lage waarde voor de maatstaf
omgevingsadressendichtheid, die met een negatief gewicht in het model zit.

3.4 Sociale basisvoorzieningen
Voor het voorkeursmodel sociale basisvoorzieningen is eerst alleen de beperkte set met
relevante maatstaven (zie bijlage E) voor dit cluster getoetst. Het model dat hieruit
voortkwam is vervolgens aangevuld door alle overige maatstaven voor het cluster sociale
basisvoorzieningen te toetsen. Voor sociale basisvoorzieningen is, net als in de
oorspronkelijke rapportage, één gemeente niet meegenomen in de regressie, aangezien deze
een zeer afwijkend kostenpatroon had.
- De maatstaf langdurig psychisch medicijngebruik is op advies van de bestuurlijke
kopgroep en de klankbordgroep niet opgenomen in het voorkeursmodel. De
voornaamste reden hiervoor is dat deze maatstaf onderhevig is aan veranderingen als er
de definities binnen de Zvw wisselen. Daarnaast is de uitlegbaarheid van deze maatstaf in
dit cluster een aandachtspunt, en heeft de Tweede Kamer bij motie verzocht om een
dergelijke maatstaf niet in het gemeentefonds op te nemen.
- Als gevolg van het niet opnemen van de maatstaf langdurig psychisch medicijngebruik
komt ook de maatstaf vast bedrag niet meer terug in het voorkeursmodel.
- De maatstaf kernen komt niet terug in het resulterende model, en er is ook geen
scheefheid zichtbaar ten opzichte van kernen. Inhoudelijk maakt deze maatstaf de
uitkomst echter wel uitlegbaarder. De fondsbeheerders hebben daarom besloten de
maatstaf kernen wel op te nemen in het voorkeursmodel.
De varianten die onderzocht zijn voor het cluster sociale basisvoorzieningen in aanvulling op
het voorkeursmodel worden besproken in bijlage D.
Sociale basisvoorzieningen voorkeursmodel: overzicht van de uitkomsten
Het voorkeursmodel is in onderstaande tabel weergegeven.
Tabel 13 Samenvatting voorkeursmodel sociale basisvoorzieningen

Maatstafnaam

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners

66%

Omgevingsadressendichtheid

8%

41%

639

Regionale centrumfunctie

15%

47%

632

Migratieachtergrond

10%

48%

632

Aantal kernen

1%

48%

634

22

Dit model lijkt erg op het model dat ook uit het oorspronkelijke herijkingsonderzoek kwam,
behalve dat de maatstaf GGZ niet is opgenomen, en in plaats van alleen de regionale
centrumfunctie ook de omgevingsadressendichtheid als stedelijkheidsfactor is meegenomen.
Het totale gewicht van de stedelijkheidsfactoren is echter beperkt toegenomen. Het beeld dat
stedelijker gemeenten meer kosten hiervoor maken dan plattelandsgemeenten wordt breed
onderschreven. Voor gemeenten met veel kernen is daarnaast de maatstaf kernen
toegevoegd.
€ 350
€ 300
€ 250

Netto kosten

Als de gemeente die niet
meegenomen is in de
regressieanalyse toegevoegd
wordt aan de berekening van de
verklaringsgraad, verandert deze
naar 34%. Deze gemeente is niet
opgenomen in de figuur hiernaast,
waarin voor elk van de overige
gemeenten in de regressieanalyse
getoond is hoe de voorspelling van
het model en de kosten per
inwoner zich tot elkaar verhouden.
Zoals verwacht kan worden bij een
lagere verklaringsgraad, is de
spreiding ten opzichte van de lijn
groter dan bij de andere clusters.

€ 200
€ 150
€ 100

€ 50
€0
€0

€ 50 € 100 € 150 € 200 € 250 € 300 € 350

Voorspelling
Figuur 4 Verhouding voorspelling voorkeursmodel sociale
basisvoorzieningen tot kosten voor steekproefgemeenten

Sociale basisvoorzieningen voorkeursmodel: aandachtspunten ten opzichte van het
beoordelingskader
In onderstaande tabel vatten we kort samen hoe het voorkeursmodel zich verhoudt tot het
beoordelingskader.
Tabel 14 Aandachtspunten t.o.v. het beoordelingskader voor het voorkeursmodel sociale
basisvoorzieningen
Criterium

Toelichting

Kostenoriëntatie Verklaringsgraad van 48%
Globaal

- Geen aandachtspunten.

Objectief

- Geen aandachtspunten.

Stabiel

- Geen aandachtspunten.

Flexibel

- De meeste maatstaven lijken gerelateerd te zijn aan de dynamiek van de kosten.

Plausibel

- De maatstaven zijn redelijk goed uitlegbaar.

Uitschieters

- Voor 95% van de gemeenten wijkt de voorspelling minder dan € 68,02 per
inwoner af van de kosten. Dat is 37% van het gemiddelde bedrag per inwoner

23

# maatstaven

4 maatstaven

Validatie

- Beperkt risico op overfitting op basis van interne validatie (gemiddeld r =44%
2

voorspeld door model en r2=40% voorspeld door kleinere dataset)

Een lage verklaringsgraad voor sociale basisvoorzieningen ligt voor de hand
De verklaringsgraad van het voorkeursmodel sociale basisvoorzieningen is lager dan voor de
voorkeursmodellen van de andere clusters. Dit hangt samen met de hoge mate van
beleidsvrijheid die gemeenten hebben op het gebied van sociale basisvoorzieningen. Het ligt
dan ook voor de hand dat de verschillen in kosten tussen gemeenten groot zijn, zonder dat dit
verklaard wordt door objectieve kenmerken. In de stuurgroep van het oorspronkelijke
onderzoek naar de herijking van het gemeentefonds is aangegeven dat het streven naar een
zo hoog mogelijke verklaringsgraad voor dit cluster minder van belang is dan voor andere
clusters.
Sociale basisvoorzieningen voorkeursmodel: inzicht in verschillen per grootteklasse
In onderstaande tabel zijn de aansluitverschillen per grootteklasse opgenomen. Over het
algemeen zijn de aansluitverschillen binnen grootteklassen gemiddeld beperkt. Voor de G4
wordt het gemiddelde aansluitverschil sterk beïnvloed door de grootste uitschieter.
Tabel 15 Inzicht in verschillen per grootteklasse voorkeursmodel sociale basisvoorzieningen

Grootteklasse

Aantal in
steekproef

Gemiddelde verschil
voorspelling en
kosten per inwoner

Grootste
verschil
negatief

Grootste
verschil
positief

0 – 20.000

17

€ -7,51

€ -76,91

€ 51,45

20.000 – 50.000

36

€ 5,96

€ -55,07

€ 61,46

50.000 – 100.000

15

€ 2,95

€ -45,51

€ 58,06

100.000 – 250.000

18

€ 1,93

€ -62,75

€ 61,03

250.000+

4

€ -18,47

€ -77,92

€ 1,96

Een dergelijke doorsnede lijkt te suggereren dat hier sprake is van een ‘badkuip’, zoals die ook
in het klassieke domein voorkwam. Dit is echter niet het geval: de spreiding onder gemeenten
is groot, en dat vertaalt zich toevallig naar bovenstaande doorsnede. Dit is te zien in
onderstaande figuur. Hierin zijn de aansluitverschillen afgezet naar het aantal inwoners. Om
te voorkomen dat de linkerkant van de grafiek erg vol is en de rechterkant niet, is het aantal
inwoners van de gemeente met een logaritmische schaal weergegeven, waardoor grotere
waarden dichter bij elkaar liggen dan kleinere waarden. In de grafiek is te zien dat de
afwijking van de G4 grotendeels veroorzaakt wordt door één uitschieter, en dat bij kleine
gemeenten aansluitverschillen verschillende kanten op gaan.

24

Aansluitverschil per inwoner

€80,00
€60,00
€40,00
€20,00
€€(20,00)
€(40,00)
€(60,00)
€(80,00)
5000

50000

500000

Aantal inwoners (logaritmische schaal)
Sociale basisvoorzieningen voorkeursmodel: relevante doorsnedes
Naast het inzicht in de gemiddelde verschillen tussen voorspelling en kosten per
grootteklasse, hebben we een aantal doorsnedes gemaakt (met de methode die toegelicht is
in hoofdstuk 2) naar aanleiding van verzoeken die we vanuit de bestuurlijke kopgroep,
klankbordgroep, fondsbeheerders en gemeenten ontvangen hebben. De resultaten zijn
opgenomen in onderstaande tabel.
Tabel 16 Inzicht in de gemiddelde verschillen tussen voorspelling en kosten per inwoner voor
doorsnedes naar verschillende maatstaven.

Kernen 500
adressen

Opp. land

Opp.
Binnenwater

Groei / Krimp

Soc. Struct

I

€ 3,31

€ -12,11

€ -24,15

€ 1,58

€ 8,56

II

€ -1,45

€ 8,54

€ 10,01

€ 12,86

€ -1,18

III € -37,41

€ 4,61

€ -3,00

€ -2,79

€ 0,17

IV € 1,59

€ -2,02

€ 8,66

€ 11,37

€ 5,49

V

€ -7,25

€ 9,76

€ -16,65

n.v.t.

€ -2,40

Voor geen van deze doorsnedes is een duidelijk patroon zichtbaar waarbij gemeenten die
hoger of lager scoren op de betreffende maatstaf consequent grotere of kleinere
aansluitverschillen kennen.
Vergelijking met het oude model
Het oude model sociale basisvoorzieningen sloot niet goed aan op de kosten. Ook voor dit
cluster zijn er dus herverdeeleffecten te verwachten. Het grootste negatieve herverdeeleffect
bedraag -22%, terwijl het grootste positieve herverdeeleffect overeenkomt met 34%.
Desondanks kent bijna 60% van de gemeenten een herverdeeleffect dat (positief dan wel
negatief) kleiner is dan € 10 per inwoner.
Gemeenten met relatief grote negatieve herverdeeleffecten hebben vaak een relatief laag
aantal inwoners met een migratieachtergrond (per inwoner). Daarnaast hebben gemeenten

25

met relatief grote negatieve herverdeeleffecten een relatief lage waarde voor de maatstaf
omgevingsadressendichtheid.

3.5 Totaalbeeld
In de voorgaande paragrafen zijn de afzonderlijke clusters besproken. In deze paragraaf
bespreken we het totaalbeeld.
In de stuurgroep is eerder besloten dat het relatieve volume van de clusters bepaald zal
worden op basis van de uitkomsten van de verdeelformules. Deze keuze is toegelicht in de
onderzoeksverantwoording herijking gemeentefonds sociaal domein.
Per model worden dus de uitkomsten van alle gemeenten bij elkaar opgeteld. De verhouding
tussen de uitkomsten voor de verschillende modellen bepaalt de relatieve omvang van de
clusters. Het overall model voor het sociale domein (exclusief beschermd wonen) is daarmee
het totaalbeeld van bovenstaande modellen opgeteld. Dit levert een totaalmodel op met 13
maatstaven6. Definities van deze maatstaven zijn terug te vinden in bijlage E.
Tabel 17 Het resulterende totale model

Maatstaf

Gewicht (bedrag
per eenheid)

Percentage
verdeeld landelijk

Huishouden met laag inkomen 2,3,4 deciel met
drempel

€ 2.867,37

32%

Bijstandsontvangers en loonkostensubsidie
samen

€ 4.957,75

17%

Inwoners

€ 120,13

16%

Regionale centrumfunctie

€ 112,33

15%

Inwoners 0 - 18 jaar

€ 234,06

6%

Laag opleidingsniveau (CBS definitie), semicosmetische drempel

€ 259,77

4%

Eenpersoonshuishoudens

€ 164,58

4%

Inwoners 75+ (semi-cosmetische drempel)

€ 1.305,20

3%

Migratieachtergrond

€ 140,76

2%

Aantal kernen

€ 28.744,84

1%

Doelgroepregister gemeentelijke doelgroep

€ 1.007,77

0,4%

Omgevingsadressendichtheid (huidige definitie)

€ -3,34

-0,4%

Als bijstandsontvangers en loonkostensubsidie apart geteld worden. Het model dat uit
het oorspronkelijk onderzoek volgde, telde 15 maatstaven.
6

26

De relatieve omvang van de
verschillende clusters is
weergegeven in de figuur hiernaast.
Participatie
Op afrondingsverschillen na is dit
21%
24%
hetzelfde beeld als het resultaat van
Wmo
het grote herijkingsonderzoek. Met
Jeugd
een omvang van 4 miljard is jeugd
het grootste cluster. Het kleinst
24%
Sociale
cluster is participatie en heeft een
basisvoorzieningen
31%
omvang van 2,7 miljard. De twee
andere clusters hebben allebei een
ongeveer even grote omvang van 3,1
miljard. Het is van belang om te
Figuur 5 De omvang van de clusters op basis van de
verdeelformules
benoemen dat deze omvang niet
definitief is: de definitieve omvang wordt immers ook bepaald door de inkomstenverevening
en het totale budget dat in de Algemene Uitkering verdeeld wordt.
De omvang van de clusters verschuift wel ten opzichte van de omvang in het model van voor
de herijking. De twee belangrijkste veranderingen zijn:
- Het cluster jeugd is groter dan het budget dat is opgenomen in de huidige verdeling. Dit
hangt uiteraard samen met de tekorten in de jeugdzorg, hoewel die in 2017 nog niet
volledig zichtbaar waren. 7 In de huidige berekening van herverdeeleffecten is uitgegaan
van de clusteromvang die uit de berekening volgt. Dat betekent ook dat gemeenten die
erop vooruitgaan bij Jeugd hier dubbel door vooruitgaan: zowel door de vooruitgang
binnen het cluster als doordat het cluster groter wordt. Dit is dan ook een belangrijke
bron van positieve herverdeeleffecten. Het ligt voor de hand om voor de uiteindelijke
omvang van het cluster jeugd aan te sluiten bij de bestuurlijke afspraken over het
macrobudget. Dat betekent dat de ‘extra’ verdeelde middelen op basis van 2017 over de
andere clusters verdeeld worden.
- Onderdeel van het cluster Wmo is naast de huishoudelijke hulp en begeleiding ook het
voormalige subcluster maatwerkvoorzieningen. Het gaat dan om trapliften rolstoelen,
etc. Dit subcluster is sinds 2002 niet meer herijkt, terwijl de wereld sindsdien wel
veranderd is. Dit blijkt ook uit de kosten: die waren in 2017 slechts een derde van het
bedrag dat in het subcluster was opgenomen. Gemeenten hadden deze middelen in de
praktijk dus allang op andere domeinen ingezet, maar dit werd nog niet gereflecteerd
door het gemeentefonds. Deze herijking reflecteert het feitelijke gedrag dat in de
afgelopen twee decennia in gemeenten is gegroeid, waardoor het cluster Wmo in omvang
afneemt. Dit veroorzaakt met name negatieve herverdeeleffecten voor gemeenten die
relatief hoog scoorden op dit oude subcluster; typisch gemeenten met relatief veel
ouderen. De stijging van de kosten voor Wmo begeleiding en vooral huishoudelijke hulp
sinds de invoering van het abonnementstarief is (met uitzondering van de
inkomstenderving) niet verwerkt in dit model.

7

Stelsel in groei, AEF, 2020.

27

€ 1.400
€ 1.200
€ 1.000

Netto kosten

De verklaringsgraad ten
opzichte van de kosten is
88%. De verhouding tussen
kosten en voorspelling voor
alle gemeenten in de
steekproef is weergegeven
in Figuur 6. In deze figuur is
te zien dat het totale model
beter aansluit dan de
afzonderlijke modellen.
Tegelijkertijd zijn ook
aansluitverschillen die
relatief klein zijn uiteraard
niet verwaarloosbaar
gezien de omvang van het
totale bedrag.

€ 800
€ 600
€ 400
€ 200
€€-

€ 200 € 400 € 600 € 800 € 1.000 € 1.200 € 1.400

Voorspelling
De aansluitverschillen zijn
weergegeven in Figuur 7.
Figuur 6 Verhouding voorspelling totale model tot kosten voor
Hierin is getoond hoeveel
steekproefgemeenten
gemeenten een aansluitverschil
binnen een bepaalde bandbreedte hebben. Hiervoor zijn de clustertotalen van het nieuwe
model geschaald naar de clustertotalen van de huidige modellen.
Uit Figuur 7 is duidelijk dat de
aansluitverschillen van de totale
verdeling geen klokvorm zijn en dus
een evenrediger spreiding hebben
dan van de afzonderlijke modellen.
Dat is conform verwachting: het
totaal is immers een optelling van
afzonderlijke verdeelmodellen, die
bovendien van verschillende
omvang zijn. Voor veel gemeenten
middelen uiterste
aansluitverschillen in modellen
elkaar uit. Dat is ook de verklaring
van de relatief hoge
verklaringsgraad van het totale
model ten opzichte van de
afzonderlijke modellen.

20
15
10
5
0

Figuur 7 Aantal gemeenten met aansluitverschillen per
bandbreedte (geschaald naar huidige clustertotalen)

28

In Figuur 8 is de verdeling over het land
te zien. In het totale model is een grote
range in bedragen per inwoner te zien.
Daarnaast is een patroon te zien dat de
kosten voor gemeenten in het oosten van
het land typisch wat hoger voorspeld
worden dan voor gemeenten in de
Randstad en Brabant. Een uitzondering
hierop zijn de grote steden, waarvoor
typisch hogere bedragen per inwoner
voorspeld worden. Dit hangt uiteraard
samen met de samenstelling (en
daarmee problematiek) in verschillende
delen van het land.
In Figuur 9 is per cluster weergegeven
wat het budget per inwoner is op basis
van de voorspelling. Dit is een gewogen
gemiddelde van alle gemeenten in
Nederland.

Figuur 8 Verdeling van de voorspelling van het
totale budget per inwoner over het land.

€ 300
€ 250
€ 200
€ 150
€ 100
€ 50
€0
Participatie
< 20.000

Wmo
20.000 - 50.000

Jeugd
50.000 - 100.000

Sociale
basisvoorzieningen
> 100.000

G4

Figuur 9 Gemiddeld budget per inwoner per cluster uitgesplitst naar grootteklasse.

Gemiddeld zijn per grootteklasse verschillen zichtbaar in de mate waarin de kosten voor
verschillende grootteklassen aansluiten. Dit is weergegeven in onderstaande tabel. In deze
tabel zijn de gemiddelde voorspelling per inwoner te vinden voor de verschillende
grootteklassen van gemeenten. Daarnaast is het gemiddelde aansluitverschil en
herverdeeleffect per inwoner weergegeven voor de verschillende grootteklassen.

29

Tabel 18 Gemiddelde voorspellingen en aansluitverschillen per grootteklasse

Grootteklasse

Aantal in
steekproef

Gemiddelde
voorspelling per
inwoner alle
gemeenten

Gemiddelde
aansluitverschil
per inwoner
steekproefgemeenten

Gemiddelde
herverdeeleffect
per inwoner alle
gemeenten

0 – 20.000

18

€ 580,89

€ 0,55

€ -40,87

20.000 – 50.000

36

€ 633,05

€ 4,20

€ -19,62

50.000 – 100.000 15

€ 758,69

€ 15,01

€ -11,36

100.000 –
250.000

18

€ 839,78

€ -4,23

€ 20,37

250.000+

4

€ 1.029,86

€ -56,71

€ 59,17

Het negatieve aansluitverschil van de G4 wordt veroorzaakt door verschillende clusters: in
drie van de vier clusters is er een G4-gemeente met een sterk negatief aansluitverschil. Dit
leidt in de optelling tot drie gemeenten met een negatief aansluitverschil en één met een
positief aansluitverschil, wat zeker in het gewogen gemiddelde tot een nogal sterk negatief
bedrag optelt. De oorzaak hiervan is echter voor al die gemeenten verschillend, wat betekent
dat het niet voor de hand ligt om hier een oplossing voor te zoeken binnen de modellen. Als er
wordt gekeken naar alle gemeenten die een negatief aansluitverschil kennen, dan blijken de
aansluitverschillen (per inwoner) van de G4-gemeenten geen uitschieter te zijn. Ten opzichte
van alle andere negatieve aansluitverschillen vallen die van de G4-gemeenten net onder de
mediaan van alle andere gemeenten. Daarnaast blijkt uit de herverdeeleffecten dat het
aansluitverschil in het oude model twee keer zo groot was als in het nieuwe model.
Voor de andere grootteklassen zijn de aansluitverschillen gemiddeld kleiner. Uit de
herverdeeleffecten blijkt daarnaast dat voor alle grootteklasseniveau de gemiddelde
aansluitverschillen kleiner zijn geworden dan ze in het oude model waren.
Ter referentie zijn in Tabel 19 de aansluitverschillen en herverdeeleffecten per inwoner
weergegeven van de modellen uit de rapportage “Herijking gemeentefonds sociaal domein”.
Tabel 19 Gemiddelde aansluitverschillen en herverdeeleffecten per grootteklasse volgens de modellen
uit het rapport “Herijking gemeentefonds sociaal domein”.

Grootteklasse

Gemiddelde aansluitverschil per
inwoner steekproef-gemeenten

Gemiddelde herverdeeleffect
per inwoner alle gemeenten

0 – 20.000

€ -5,49

€ -58,20

20.000 – 50.000

€ -3,52

€ -33,35

50.000 – 100.000

€ 23,72

€ -9,08

100.000 – 250.000

€ -1,71

€ 18,02

250.000+

€ -1,13

€ 106,43

30

Hieruit valt op te maken dat de herverdeeleffecten van de voorkeursmodellen in dit
document minder groot zijn dan die van de modellen uit het oorspronkelijke rapport.
Opvallend is het aansluitverschil van de G4, dat in de oorspronkelijke rapportage dicht bij nul
lag, maar in de nieuwe modellen negatief is. Hierdoor kennen de andere gemeenten,
voornamelijk de kleinste, een positief aansluitverschil. Een van de redenen hiervoor is het
ontbreken van de maatstaf gebruik specialistisch GGZ in de nieuwe modellen. In de oude
definitie piekte die sterk naar de grote steden.
In Tabel 20 is het gemiddelde aansluitverschil en herverdeeleffect (per inwoner) weergegeven
voor de verschillende landsdelen. Alleen Noord-Nederland kent een positief aansluitverschil,
maar ook een negatief herverdeeleffect.
Tabel 20 Gemiddeld aansluitverschil en herverdeeleffect per inwoner naar landsdeel.

Landsdeel

Gemiddeld aansluitverschil per
inwoner steekproefgemeenten

Gemiddeld herverdeeleffect per
inwoner alle gemeenten

Noord-Nederland

€ 27,44

€ -17,21

Zuid-Nederland

€ -1,14

€ 8,34

West-Nederland

€ -31,53

€ 4,27

Oost-Nederland

€ -13,63

€ -9,80

In deze tabel is zichtbaar dat voor de meeste landsdelen de herverdeeleffecten ertoe leiden
dat de aansluitverschillen kleiner worden dan in de huidige verdeling. Per landsdeel geven we
een korte reflectie.
- Noord-Nederland, de regio met het grootste negatieve herverdeeleffect, heeft ook het
grootste positieve aansluitverschil. Een verfijning van de modellen die erop gericht is de
aansluitverschillen te verkleinen, zal dus leiden tot een sterker negatief herverdeeleffect.
Als voor Noord-Nederland wordt gekeken naar G40-gemeenten enerzijds en kleinere
gemeenten anderzijds, dan blijken de G40-gemeenten gemiddeld een positief
herverdeeleffect te hebben. Het herverdeeleffect voor de kleinere gemeenten is
gemiddeld negatief, maar de aansluitverschillen zijn juist positief. De gemiddelde
aansluitverschillen voor G40-gemeenten en kleinere gemeenten zijn zeer vergelijkbaar,
hoewel het beeld bij de G40-gemeenten onderling minder eenduidig is.
- In Zuid-Nederland is het herverdeeleffect positief, en bestaat er een klein negatief
aansluitverschil.
- In West-Nederland wordt het aansluitverschil sterk gekleurd door de uitkomst van de G4gemeenten. Omdat het gewogen gemiddelden betreft, wegen deze gemeenten relatief
zwaar mee in het gemiddelde, wat zich in West-Nederland vertaalt in een negatief
aansluitverschil en een positief herverdeeleffect (zie ook de aansluitverschillen en
herverdeeleffecten naar grootteklassen).
- Ook in Oost-Nederland valt op dat enkele grotere gemeenten – die dus relatief zwaar
meewegen in het gewogen gemiddelde, een relatief groot negatief aansluitverschil
hebben. Er is echter geen patroon zichtbaar: zo bevinden bijvoorbeeld zowel de
gemeente met het grootste positieve aansluitverschil als de gemeente met het grootste
negatieve aansluitverschil zich in dit landsdeel.

31

Vergelijking van deze verdeling met de vorige uitkomst van het herijkingstraject

Bedrag per inwoner in rapport herijking

Het onderzoek is gestart naar
aanleiding van vragen over de
Vergelijking vorige en nieuwe versie model
uitkomsten van het
1400
herijkingstraject. De uitkomst op
maatstafniveau is in dit
1200
herijkingstraject hier en daar
gewijzigd, wat geleid heeft tot een
1000
wat lagere verklaringsgraad van
800
het model als geheel. Dit heeft
echter slechts beperkt geleid tot
600
andere uitkomsten. Dit is zichtbaar
in de grafiek hiernaast. Hierin is de
400
uitkomst van het oude en het
nieuwe model voor alle
200
gemeenten tegen elkaar afgezet.
Daaruit wordt zichtbaar dat
0
gemeenten die een hoog of juist
0
200 400 600 800 1000 1200 1400
laag bedrag kregen in de vorige
Bedrag per inwoner in nieuw uitgewerkt model
versie van het model dat nu weer
kregen. Tegelijkertijd komt een
afwijking van de uitkomst van 10% relatief vaak voor. Bij ongeveer 10% van de gemeenten
wijkt de uitkomst meer dan 10% af. Dit is niet verrassend bij een model met relatief weinig
maatstaven waarin een aantal belangrijke definities veranderd worden. Het benadrukt wel
dat uit tekorten ten opzichte van het model niet afgeleid kan worden dat gemeenten ‘goed’ of
‘slecht’ presteren.

Vergelijking van het totale model met de oude verdeling
De aandachtspunten en verbeteringen van dit model zijn sterk vergelijkbaar met die van de
modellen in het oorspronkelijke onderzoek. Wel is de aansluiting op de kosten minder goed
dan in het oorspronkelijke onderzoek, waar de verklaringsgraad van het totale model 91%
bedraagt. Dit komt enerzijds door de andere definities van lage inkomens en centrumfunctie
en anderzijds doordat de maatstaf gebruik specialistische GGZ, die gebaseerd was op een
onvolledige bron, wel zorgde voor een betere aansluiting op de kosten. In onderstaande tabel
vatten we kort samen hoe het resulterende model zich verhoudt tot het beoordelingskader
dat is opgenomen in hoofdstuk 4 van het oorspronkelijke onderzoek, en vergelijken we dat
met de oude modellen in het gemeentefonds. Onderstaande tabel is op een aantal punten
een samenvatting van de tabellen van de afzonderlijke clusters.

32

Uitlegbaarheid

Financiële verhoudingswet

Tabel 21 Samenvatting van hoe het resulterende totale model zich verhoudt tot het beoordelingskader
Criterium

Resulterend model

Huidige model

Kostenoriëntatie

88%

86%

Globaal

De meeste maatstaven zijn voldoende
globaal, alleen de maatstaf kernen heeft
maar op een beperkt aantal gemeenten
een groot effect. Wel is er een risico op
een suggestie van een
bestedingsverplichting bij
bijstandsontvangers, loonkostensubsidie
en doelgroepregister

Verschillende erg specifieke
doorsnedes en/of
samengestelde maatstaven
Risico op suggestie
bestedingsverplichting
bijstandsontvangers en
loonkostensubsidie
De maatstaf kernen is
relatief specifiek

Objectief

Gewicht bijstandsontvangers is
€ 4.957,75, wat binnen de door de
stuurgroep vastgestelde marge van €
5000 is

Totale gewicht
bijstandsontvangers niet
goed te bepalen wegens
afwijkende opbouw van reintegratie klassiek, in ieder
geval meer dan € 3000

Stabiel

Aandachtspunt i.v.m. dynamiek
Aandachtspunt i.v.m.
bijstandsontvangers en doelgroepregister dynamiek
bijstandsontvangers

Flexibel

Dynamiek maatstaven is op hoofdlijnen
vergelijkbaar met dynamiek kosten. Alle
maatstaven zijn opgenomen met
plausibele gewichten en kunnen
geactualiseerd worden.

Model nieuwe doelgroep
participatie staat vast op
historische instroom.
Verschillende maatstaven
worden niet meer jaarlijks
geactualiseerd.
Enkele maatstaven zijn met
het verkeerde teken
opgenomen

Methode

De methode is uitgebreid beschreven en
op alle onderdelen afgestemd met twee
begeleidingscommissies en een
stuurgroep. In het vervolgonderzoek is
een kleine aanpassing gedaan, die
besproken is met de bestuurlijke
kopgroep en in lijn is met de eerdere
besluiten van de stuurgroep.

Methode minder uitgebreid
beschreven

Clusterindeling

Er is een beperkt aantal clusters, waarvan Verdeeld over meer
de afbakening grotendeels gelijk loopt
modellen, budgetten
met de Iv3-indeling.
hangen niet altijd samen
met de inhoudelijke
afbakening of de Iv3indeling

33

Vereenvoudiging
Betrouwbaarheid onderzoek

Criterium

Resulterend model

Huidige model

Plausibel

De maatstaven en gewichten zijn
inhoudelijk goed uitlegbaar

Het model re-integratie is
anders opgebouwd en
verschillende modellen
bevatten soms maatstaven
of gewichten die niet
plausibel zijn

Vergelijkbare
gemeenten

Geen opvallende verschillen

Geen opvallende verschillen

Uitschieters

4 gemeenten in steekproef buiten de
bandbreedte

9 gemeenten in steekproef
buiten de bandbreedte

Reproduceerbaar Volledig reproduceerbaar

Methode minder goed
reproduceerbaar

# maatstaven

13

43

Type maatstaven

Overzichtelijke definities, wel met enkele
cosmetische en semi-cosmetische
drempels

Een aantal gecombineerde
maatstaven en maatstaven
met drempels.
Maatstaven waar wordt
gewerkt met afwijking van
het gemiddelde

Kosten
onderhoud

Allen beschikbaar via het CBS

De meeste maatstaven zijn
beschikbaar via het CBS.
Sommige privaat
geconstrueerd

Data

Uitgebreide controle op de basisgegevens Gebaseerd op inmiddels
verouderde gegevens

Achtergronden

Bij alle gemeenten in de steekproef
nagevraagd

Destijds onderzocht, maar
voor een groot deel van
deze budgetten is dat lang
geleden of hadden
gemeenten er destijds nog
niet zoveel zicht op

Validatie

Geen van de deelmodellen heeft een
groot risico op overfitting, hoewel de
maatstaf kernen in sociale
basisvoorzieningen wel enig risico hierop
heeft.

Onbekend, maar gezien het
grote aantal maatstaven is
het risico op overfitting
aanzienlijk. Het
aandachtspunt bij de
validatie 2018 sociale
basisvoorzieningen geldt
ook hier.

34

Ondersteunend aan de
transformatie

Criterium

Resulterend model

Huidige model

Kwalitatief
onderzoek

Vrijwel alle aandachtspunten uit het
kwalitatieve onderzoek verdeelmodellen
sociaal domein zijn opgelost. Het enige
openstaande punt is dat er geen maatstaf
is voor jongeren met een LVB.

Er zijn verschillende
discrepanties die nog niet in
het beoordelingskader zijn
benoemd. Het betreft
omgang met eigen
bijdragen Wmo, de maatstaf
medicijngebruik en de
afwezigheid van
maatstaven voor
opleidingsniveau en
jongeren met LVB

Ontschot werken

Geen belemmering

Geen belemmering

Lokaal maatwerk Geen belemmering

Geen belemmering

Beweging indiv.
naar coll.

Geen belemmering

Geen belemmering

Volgen specifieke Clusterindeling sluit grotendeels aan op
middelen
Iv3, maar gemeentefonds is beperkt
geschikt voor volgen budgetten

Meer deelbudgetten, die
niet volledig aansluiten op
Iv3 en gemeentefonds is
beperkt geschikt voor
volgen budgetten

Voor een grote groep gemeenten (meer dan 80%) wijkt het nieuwe budget minder dan 10% af
van het oude budget. Aan de andere kant zijn er gemeenten met herverdeeleffecten van -28%
tot +35%. De gemeenten met de grootste procentuele herverdeeleffecten (zowel positief als
negatief) zijn, logischerwijs, kleine gemeenten.
Grote negatieve herverdeeleffecten op het totale sociaal domein hangen voor een groot deel
samen met negatieve herverdeeleffecten op het cluster Wmo, hoewel ze ook vaak
samenhangen met negatieve herverdeeleffecten voor het cluster jeugd. Voor positieve
herverdeeleffecten geldt hetzelfde, hoewel de correlatie met herverdeeleffecten voor het
cluster jeugd daar iets groter lijkt dan die met het cluster Wmo. De belangrijkste redenen
hiervoor zijn eerder beschreven.
Doordat de herverdeeleffecten op het totale model een optelling zijn van de
herverdeeleffecten over alle clusters, zijn ze minder goed te relateren aan specifieke
maatstaven.

Analyse van de uitschieters
Net als in het oorspronkelijke onderzoek hebben we een analyse gedaan van de uitschieters,
dat wil zeggen, de gemeenten met de grootste aansluitverschillen. De voorspelling van het
model wijkt voor deze gemeenten relatief veel af van de feitelijke kosten. We hebben dezelfde
definitie van een uitschieter gehanteerd als in het oorspronkelijke onderzoek, namelijk de 18
gemeenten met de grootste absolute aansluitverschillen. Dit betekent dat gemeenten met
een aansluitverschil van meer dan € 94 zijn meegenomen in de analyse. Het betreft 8
gemeenten met een positief aansluitverschil en 10 gemeenten met een negatief
aansluitverschil.

35

Wat opvalt is dat twee derde van de gemeenten die in het oorspronkelijke onderzoek een
uitschieter waren op basis van de nieuwe modellen wederom een uitschieter zijn. Dit geldt
zowel voor de positieve als de negatieve uitschieters. Dit betekent dus ook dat er zes
gemeenten zijn die in het oorspronkelijke onderzoek geen uitschieter waren, maar dat op
basis van de nieuwe modellen wel zijn. Voor vier van deze zes gemeenten geldt dat deze in het
oorspronkelijke onderzoek al dicht tegen de groep van uitschieters aanzaten, dus slechts
beperkt geschoven zijn.
Wat daarnaast opvalt is dat de uitschieters grotere aansluitverschillen hebben dan in het
oorspronkelijke onderzoek. Dit geldt zowel voor de positieve als de negatieve
aansluitverschillen. Dit hangt samen met de lagere verklaringsgraad van het huidige model
ten opzichte van het model uit het oorspronkelijke onderzoek.
De verklaringen die in de oorspronkelijke rapportage van de uitschieteranalyse worden
benoemd, zijn nog steeds van toepassing op de huidige uitschieters. Dit geldt niet alleen voor
het deel van de uitschieters dat hetzelfde is gebleven, maar ook voor de zes gemeenten die in
het oorspronkelijk onderzoek geen uitschieter waren, maar dat voor het nieuwe model wel
zijn. Zo is er een gemeente met een grote jeugdhulpinstelling, die een negatieve uitschieter is
met name door een groot negatief aansluitverschil voor het cluster jeugd. Een verklaring voor
waarom gemeenten met veel of grote zorginstellingen mogelijk een groot negatief
aansluitverschil hebben, is te vinden in de Uitschieteranalyse herijking gemeentefonds
sociaal domein8. In deze rapportage worden ook de overige gevonden verklaringen voor het
feit dat gemeenten uitschieters zijn toegelicht.

Zie “Uitschieteranalyse herijking gemeentefonds sociaal domein, AEF 2020.
(Uitschieteranalyse herijking gemeentefonds sociaal domein | Rapport | Rijksoverheid.nl)
8

36

Bijlagen

In de bijlagen bespreken we de resultaten voor de afzonderlijke modellen en de varianten en
additionele toetsen daarop.

37

A Verdeelmodel participatie

In deze bijlage lichten we de varianten van het model participatie toe. Eerst beschrijven we
het uitgangsmodel van dit cluster in detail. Dit is het model dat voortkomt uit de technische
regressieanalyse zoals beschreven in hoofdstuk 2.

A.1 Uitgangsmodel participatie (voorkeursmodel)
Het uitgangsmodel participatie is ook het voorkeursmodel geworden. Dit wordt beschreven in
hoofdstuk 3.

A.2 Participatie: varianten
Met de maatstaven van het uitgangsmodel als basis hebben we een aantal varianten getoetst,
waarin specifieke maatstaven zijn toegevoegd aan het uitgangsmodel. Deze maatstaven zijn
toegevoegd naar aanleiding van verzoeken die we vanuit de bestuurlijke kopgroep,
klankbordgroep, fondsbeheerders en gemeenten ontvangen hebben. Deze bleken echter niet
tot zinvolle uitkomsten te leiden:
- Er is een variant verkend waarin de maatstaf WSW is toegevoegd aan het uitgangsmodel.
Deze toevoeging bleek het gewicht van een eerdere maatstaf negatief te maken en loste
de scheefheid omtrent de WSW niet op (met de notie dat de vraag is of het wenselijk is
deze op te lossen).
- Ook een variant waarin de maatstaf oppervlakte land is toegevoegd aan het
uitgangsmodel is verkend. Deze maatstaf bleek met het verkeerde gewicht in het model
terecht te komen.
- De gemaakte doorsnedes gaven geen aanleiding tot verdere varianten.
Algemene eigen middelen en specifieke vaste bedragen
Als de AEM en specifieke vaste bedragen voor de G4 en de Waddengemeenten worden
toegevoegd, krijgt het gewicht van AEM het verkeerde teken. Dit is dus geen zinvol model.

A.3 Geactualiseerde model uit het oorspronkelijke rapport
Onderstaand is een versie van het model participatie opgenomen zoals in de oorspronkelijke
onderzoeksverantwoording gerapporteerd. Ten opzichte van het model in dat rapport is de
maatstaven gebruik specialistische GGZ vervangen door de nieuwe definitie (zie hoofdstuk 2).
Door deze aanpassing zijn de gewichten van de maatstaven (en daarmee de percentages die
ze verdelen) ook veranderd.

38

Tabel 22 Samenvatting geactualiseerd rapportmodel participatie

Maatstafnaam

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners

0%

Bijstandsontvangers en loonkostensubsidie samen

78%

84%

632

Doelgroepregister gemeentelijke doelgroep

4%

84%

630

Gebruik specialistische GGZ

18%

85%

625

De percentages die de verschillende maatstaven verdelen zijn vergelijkbaar met die van het
voorkeursmodel. In het voorkeursmodel is het gewicht van het doelgroepregister echter
bepaald zodat het totale volume van de maatstaf gelijk is aan het huidige volume voor de
nieuwe doelgroep. In het hier weergegeven model is dit niet het geval. Het voorkeursmodel
bevat de maatstaf huishoudens laag inkomen, terwijl dit model de maatstaf gebruik
specialistische GGZ kent. De maatstaf specialistische GGZ komt in het voorkeursmodel niet
voor. De percentages die deze maatstaven verdelen zijn gelijk. De verklaringsgraad van beide
modellen bedraagt 85%.

39

B Verdeelmodel Wmo

In deze bijlage lichten we de varianten van het model individuele voorzieningen Wmo toe.
Eerst beschrijven we het uitgangsmodel van dit cluster in detail. Dit is het model dat
voortkomt uit de technische regressieanalyse zoals beschreven in hoofdstuk 2.

B.1 Uitgangsmodel Wmo
Voor het uitgangsmodel Wmo is eerst alleen de beperkte set met relevante maatstaven (zie
bijlage E)voor dit cluster getoetst. Het model dat hieruit voortkwam is vervolgens aangevuld
door alle overige maatstaven voor het cluster Wmo te toetsen. Daarop zijn enkele
bijstellingen gedaan:
- De maatstaf bijstandsontvangers zit met een relatief groot gewicht in het uitgangsmodel
voor participatie. Omdat het onwenselijk is dat deze maatstaf (over alle modellen heen)
meer dan € 5.000 verdeelt en de dynamiek van de maatstaf niet overeenkomt met de
dynamiek van het cluster Wmo, is hij verwijderd uit de maatstavenset voor het
uitgangsmodel Wmo.
- Het model dat op deze wijze ontstond bleek een negatief gewicht per inwoner te
bevatten. Daarom is het gewicht per inwoner voor het uitgangsmodel op nul geforceerd.
Om het effect dat dit heeft op de verklaringsgraad te verkleinen, is gewerkt met drempels
voor de maatstaven waarvoor dit relevant is.
- Tot slot is de maatstaf kernen maal inwoners verwijderd uit het model, omdat deze
maatstaf een positieve prikkel voor herindelingen bevat.
Uitgangsmodel Wmo: overzicht van de uitkomsten
Het uitgangsmodel is in onderstaande tabel weergegeven.
Tabel 23 Samenvatting uitgangsmodel Wmo

Maatstafnaam

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners

0%

Huishouden met laag inkomen 2,3,4 deciel met drempel

21%

41%

692

Eenpersoonshuishoudens

20%

55%

669

Inwoners 75+ (semi-cosmetische drempel)

15%

65%

649

Regionale centrumfunctie

24%

67%

644

Laag opleidingsniveau (CBS definitie), semi-cosmetische
drempel

20%

71%

636

40

Uitgangsmodel Wmo: relevante doorsnedes
Ter toets op eventuele ontbrekende maatstaven hebben we een aantal doorsnedes gemaakt
(met de methode die toegelicht is in hoofdstuk 2). De resultaten zijn opgenomen in
onderstaande tabel.
Tabel 24 Inzicht in de gemiddelde verschillen tussen voorspelling en kosten per inwoner voor
doorsnedes naar verschillende maatstaven.

Kernen

Kernen 500
adressen

Opp. land

Gebruik
spec. GGZ

Groei /
Krimp

Soc. Struct.

I

€ 1,25

€ 6,39

€ -4,68

€ -1,30

€ -7,29

€ -21,89

II

€ 11,63

€ 17,07

€ -3,98

€ 4,38

€ -15,52

€ 13,29

III € -7,92

€ -6,65

€ -4,49

€ -1,76

€ -1,26

€ -8,71

IV € -21,11

€ 3,14

€ -5,50

€ 10,56

€ -30,91

€ 8,20

V

€ -44,99

€ -3,74

€ -11,66

€ 9,09

n.v.t.

€ -10,03

Voor de meeste van deze doorsnedes is geen duidelijk patroon zichtbaar waarbij gemeenten
die hoger of lager scoren op de betreffende maatstaf consequent grotere of kleinere
aansluitverschillen kennen. Een uitzondering hierop is de maatstaf kernen: gemeenten met
relatief weinig kernen hebben gemiddeld positieve aansluitverschillen, terwijl gemeenten
met veel kernen gemiddeld negatieve aansluitverschillen kennen. De spreiding tussen
gemeenten is groot, en de relatief hoge waardes bij categorie II en IV worden veroorzaakt
doordat de grootste positieve respectievelijk negatieve uitschieter in deze categorie zit, maar
er is wel een patroon zichtbaar. Naar aanleiding van bovenstaande resultaten is getoetst of de
maatstaf kernen een goede toevoeging zou zijn aan het model. Deze is onderstaand
beschreven bij variant 1.

B.2 Varianten Wmo (inclusief voorkeursmodel)
Met de maatstaven van het uitgangsmodel als basis hebben we een aantal varianten getoetst,
waarin specifieke maatstaven zijn toegevoegd aan het uitgangsmodel. Deze maatstaven zijn
toegevoegd naar aanleiding van verzoeken die we vanuit de bestuurlijke kopgroep,
klankbordgroep, fondsbeheerders en gemeenten ontvangen hebben. Dit heeft geresulteerd in
de onderstaande vijf varianten op het uitgangsmodel.
Wmo variant 1: uitgangsmodel aangevuld met maatstaf kernen (uitgangsmodel)
In aanvulling op het uitgangsmodel is een model getoetst waarbij de maatstaf kernen is
toegevoegd aan de maatstaven van het uitgangsmodel. Deze variant heeft een
verklaringsgraad van 72%, ten opzicht van een verklaringsgraad van 71% van het
uitgangsmodel. De maatstaf kernen verdeelt 3% van het budget. De percentages verdeeld
door de andere maatstaven stijgen of dalen met maximaal 4% ten opzichte van het
uitgangsmodel. De AIC daalt met 2 ten opzichte van het uitgangsmodel. De maatstaf kernen
voegt dus ook statistisch iets toe aan het model. Dit is niet verrassend, aangezien het model
oorspronkelijk kernen maal inwoners bevatte. Dit is beter uitlegbaar gezien de achtergrond
van de kosten, maar wegens problemen die dit veroorzaakt met herindelingen minder
wenselijk. De maatstaf kernen blijkt hier dus een goede vervanging te zijn. In de onderstaande
tabel zijn de aansluitverschillen van een doorsnede naar deze maatstaf weergegeven voor
zowel het uitgangsmodel als deze variant.

41

Tabel 25 Vergelijking van de doorsnede naar kernen tussen het uitgangsmodel Wmo en variant 1.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 1

I

€ 1,25

€ -4,13

II

€ 11,63

€ 11,39

III

€ -7,92

€ -8,11

IV

€ -21,11

€ -20,19

V

€ -10,03

€ -4,82

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf kernen een positief effect
heeft op de gemiddelde aansluitverschillen per categorie wanneer er een doorsnede naar
deze maatstaf wordt gemaakt.
Wmo variant 2: uitgangsmodel aangevuld met maatstaf kernen met 500 of meer
adressen
Daarnaast is een variant getoetst waarbij de maatstaf kernen met 500 of meer adressen is
toegevoegd aan het uitgangsmodel. Deze variant heeft ook een verklaringsgraad van 72%. De
maatstaf kernen met 500 of meer adressen verdeelt 2% van het budget. Het percentage dat
de maatstaf huishoudens met een laag inkomen verdeelt stijgt naar 32%. De maatstaven
eenpersoonshuishoudens en laag opleidingsniveau verdelen allebei 7% minder dan in het
uitgangsmodel. De AIC van dit model daalt met 1 ten opzichte van het uitgangsmodel. Vanuit
statistisch oogpunt is dit dus een slechter model dan het uitgangsmodel. In de onderstaande
tabel zijn de aansluitverschillen van een doorsnede naar deze maatstaf weergegeven voor
zowel het uitgangsmodel als deze variant.
Tabel 26 Vergelijking van de doorsnede naar kernen met 500 of meer adressen tussen het
uitgangsmodel Wmo en variant 2.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 2

I

€ 6,39

€ 5,36

II

€ 17,07

€ 15,83

III

€ -6,65

€ -7,78

IV

€ 3,14

€ 3,94

V

€ -44,99

€ -43,17

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf kernen met 500 of meer
adressen geen overkoepelend effect heeft op de aansluitverschillen per categorie wanneer er
een doorsnede naar deze maatstaf wordt gemaakt.
Wmo variant 3: uitgangsmodel aangevuld met maatstaf oppervlakte land
Bij de derde variant is de maatstaf oppervlakte land toegevoegd aan de maatstaven van het
uitgangsmodel. Deze variant heeft een verklaringsgraad van 72%. De maatstaf oppervlakte
land verdeelt 2%. De verschuivingen in de percentages die de verschillende maatstaven
verdelen zijn nagenoeg gelijk aan die van variant 2. De AIC van deze variant daalt met 1 ten

42

opzichte van het uitgangsmodel. In de onderstaande tabel zijn de aansluitverschillen van een
doorsnede naar deze maatstaf weergegeven voor zowel het uitgangsmodel als deze variant.
Tabel 27 Vergelijking van de doorsnede naar oppervlakte land tussen het uitgangsmodel Wmo en
variant 3.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 3

I

€ -4,68

€ -5,54

II

€ -3,98

€ -4,06

III

€ -4,49

€ -5,56

IV

€ -5,50

€ -5,33

V

€ -3,74

€ 1,07

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf oppervlakte land geen
overkoepelend effect heeft op de aansluitverschillen per categorie wanneer er een doorsnede
naar deze maatstaf wordt gemaakt.
Wmo variant 4: uitgangsmodel aangevuld met maatstaf specialistische GGZ
Bij de vierde variant is de maatstaf specialistische GGZ toegevoegd aan het uitgangsmodel. De
verklaringsgraad van deze variant is gelijk aan de verklaringsgraad van het uitgangsmodel
(71%). De maatstaf specialistische GGZ verdeelt 3%. De percentages van het budget die de
overige maatstaven verdelen veranderen nauwelijks. De AIC van dit model stijgt met 2, wat
duidt op een risico dat door het toevoegen van de maatstaf specialistische GGZ statistische
toevalligheden verklaard worden. In de onderstaande tabel zijn de aansluitverschillen van
een doorsnede naar deze maatstaf weergegeven voor zowel het uitgangsmodel als deze
variant.
Tabel 28 Vergelijking van de doorsnede naar specialistische GGZ tussen het uitgangsmodel Wmo en
variant 4.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 4

I

€ -1,30

€ -1,96

II

€ 4,38

€ 4,38

III

€ -1,76

€ -1,38

IV

€ 10,56

€ 10,75

V

€ -11,66

€ -11,67

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf specialistische GGZ geen
overkoepelend effect heeft op de aansluitverschillen per categorie wanneer er een doorsnede
naar deze maatstaf wordt gemaakt.
Algemene eigen middelen en specifieke vast bedragen
Om te toetsen of een kip-ei-probleem bestaat zijn de maatstaven algemene eigen middelen
en de maatstaven vast bedrag voor de G4 en vast bedrag voor de Waddengemeenten
toegevoegd aan het voorkeursmodel. Deze variant heeft een verklaringsgraad van 73% ten
opzichte van 72% van het voorkeursmodel. De maatstaf algemene eigen middelen verklaart

43

2% van het budget. De maatstaven vast bedrag voor de G4 en vast bedrag voor de
Waddengemeenten verklaren respectievelijk 0,35% en 0,01% van het budget. Het percentage
van het budget dat wordt verdeeld met de maatstaf huishoudens met laag inkomen stijgt
naar 36%, terwijl het percentage van eenpersoonshuishoudens daalt naar 8%. Het
percentage van laag opleidingsniveau daalt licht naar 11%. De verdeelde percentages van de
overige maatstaven blijven nagenoeg gelijk. De AIC daalt met 1 na het toevoegen van de
maatstaf algemene eigen middelen aan het voorkeursmodel. De AIC stijgt met 3 ten opzichte
van het voorkeursmodel na het toevoegen van de maatstaven vast bedrag voor de G4 en vast
bedrag voor de Waddengemeenten.
Hoewel de specifieke vaste bedragen en AEM allen met het juiste teken in het model komen,
lijkt dit vooral veroorzaakt te worden door een multicorrelatie met huishoudens met laag
inkomen en eenpersoonshuishoudens. Waar verwacht zou worden dat deze toevoeging effect
zou hebben op de centrumfunctie, blijft dit gewicht vrijwel onveranderd. Daarnaast is er in
het cluster Wmo minder beleidsvrijheid dan in het cluster sociale basisvoorzieningen, waar
ook geen effect zichtbaar is (zie bijlage D). Daarom is in overleg met de fondsbeheerders
besloten hier geen correctie door te voeren.
Centrumfunctie
In een model zonder centrumfunctie wordt deze rol niet overgenomen door de OAD. Het blijkt
dat geen van de maatstaven de rol van de centrumfunctie overneemt: in plaats daarvan wordt
de maatstaf oppervlakte land toegevoegd. Dit resulteert in een model waarin bijna 50%
verdeeld wordt met huishoudens laag inkomen en daarnaast gebruik specialistische GGZ en
mensen met hoge kosten voor verpleging in de Zvw een belangrijke rol hebben. Dit model is
inhoudelijk slecht uitlegbaar, dus is niet verder verkend.

B.3 Geactualiseerde model uit het oorspronkelijke rapport
Onderstaand is een versie van het model Wmo opgenomen zoals in de oorspronkelijke
onderzoeksverantwoording gerapporteerd. Ten opzichte van het model in dat rapport zijn de
maatstaven gebruik specialistische GGZ en huishoudens laag inkomen vervangen door de
nieuwe definities (zie hoofdstuk 2), en is het regionaal klantenpotentieel vervangen door de
nieuwe regionale centrumfunctie. Door deze aanpassingen zijn de gewichten van de
maatstaven (en daarmee de percentages die ze verdelen) ook veranderd.
Tabel 29 Samenvatting geactualiseerd rapportmodel Wmo

Maatstafnaam

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners

0%

Huishouden met laag inkomen 2,3,4 deciel met drempel

15%

41%

692

Gebruik specialistische GGZ

19%

51%

676

Inwoners 75+ (niet-cosmetische drempel)

15%

62%

657

Regionale centrumfunctie

27%

66%

649

Laag opleidingsniveau (CBS definitie), niet-cosmetische
drempel

21%

70%

639

Kernen maal inwoners

3%

71%

639

44

In dit model verdeelt de maatstaf huishoudens met een laag inkomen 15%, waar dat in het
voorkeursmodel 24% is. Laag opleidingsniveau verdeelt 21%, tegenover 16% in het
voorkeursmodel. De maatstaven inwoners 75+ en regionale centrumfunctie verdelen een
ongeveer even groot deel in beide gevallen. Ook het percentage verdeeld door de maatstaf
kernen maal inwoners is vergelijkbaar met dat van de maatstaf kernen in het
voorkeursmodel. Dit model bevat de maatstaf gebruik specialistische GGZ (19%), waar het
voorkeursmodel de maatstaf eenpersoonshuishoudens (16%) kent. De maatstaf
specialistische GGZ komt in het voorkeursmodel niet voor. Het hier getoonde model kent een
iets lagere verklaringsgraad dan het voorkeursmodel voor het cluster Wmo.

45

C Verdeelmodel jeugd

In deze bijlage lichten we de varianten van het model individuele voorzieningen jeugd toe.
Eerst beschrijven we het uitgangsmodel van dit cluster in detail. Dit is het model dat
voortkomt uit de technische regressieanalyse zoals beschreven in hoofdstuk 2.

C.1 Uitgangsmodel jeugd (voorkeursmodel)
Voor het uitgangsmodel jeugd is eerst alleen de beperkte set met relevante maatstaven (zie
bijlage E) voor dit cluster getoetst. Het model dat hieruit voortkwam is vervolgens aangevuld
door alle overige maatstaven voor het cluster jeugd te toetsen. Daarop zijn de volgende
bijstellingen gedaan:
- De maatstaf bijstandsontvangers zit met een relatief groot gewicht in het uitgangsmodel
voor participatie. Omdat het onwenselijk is dat er meer dan € 5.000 wordt verdeeld door
bijstandsontvangers, is de maatstaf bijstandsontvangers met kinderen verwijderd uit het
uitgangsmodel jeugd.9
- Ook het totale doelgroepregister is verwijderd uit het model aangezien deze maatstaf niet
goed uitlegbaar is.
Uitgangsmodel jeugd: overzicht van de uitkomsten
Het uitgangsmodel is in onderstaande tabel weergegeven.
Tabel 30 Samenvatting uitgangsmodel Jeugd

Maatstaf

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners 0 - 18 jaar

6%

Huishouden met laag inkomen 2,3,4 deciel met drempel

60%

78%

971

Regionale centrumfunctie

14%

79%

967

Omgevingsadressendichtheid

-12%

80%

965

Scheidingen

16%

81%

963

Gebruik specialistische GGZ

15%

81%

963

Het blijkt dat vooral de maatstaf scheidingen het gewicht per jongere sterk verlaagt. Deze
maatstaf is ook een aandachtspunt voor de stabiliteit van het model, aangezien de waarden
van deze maatstaf sterk kunnen fluctueren.

9

Het model waarbij deze maatstaf niet is verwijderd is toegevoegd als variant 6.

46

Uitgangsmodel jeugd: relevante doorsnedes
Ter toets op eventuele ontbrekende maatstaven hebben we een aantal doorsnedes gemaakt
(met de methode die toegelicht is in hoofdstuk 2). De resultaten zijn opgenomen in
onderstaande tabel.
Tabel 31 Inzicht in de gemiddelde verschillen tussen voorspelling en kosten per inwoner voor
doorsnedes naar verschillende maatstaven.

Kernen Kernen
Opp.
500
land
adressen

Jongeren

Laag
opl.
Niveau

Laag
opl.
niveau
ouders

Groei /
Krimp

Soc.
Struct.

Stedelijk

I

€ -7,21

€ 2,70

€ 2,25

€ -11,84

€ -7,92

€ 4,26

€ -4,68

€ -15,29

€ -6,32

II

€ 11,02

€ 3,07

€ 0,36

€ -8,91

€ 1,03

€ -10,56

€ -0,40

€ 7,94

€ 2,87

III € -7,17

€ 11,79

€ -2,69

€ 24,54

€ -4,12

€ -1,71

€ -6,44

€ 3,56

€ 1,90

IV € -5,16

€ -19,37

€ -14,13

€ 0,42

€ 25,79

€ -15,71

€ 17,09

€ -7,30

€ -3,52

V

€ 11,20

€ 6,97

€ -9,61

€ -10,54

€ 14,70

€ -2,71

n.v.t.

€ 3,46

€ -2,75

Voor geen van deze doorsnedes is een duidelijk patroon zichtbaar waarbij gemeenten die
hoger of lager scoren op de betreffende maatstaf consequent grotere of kleinere
aansluitverschillen kennen.

C.2 Jeugd: varianten
Met de maatstaven van het uitgangsmodel als basis hebben we een aantal varianten getoetst,
waarin specifieke maatstaven zijn toegevoegd aan het uitgangsmodel. Deze maatstaven zijn
toegevoegd naar aanleiding van verzoeken die we vanuit de bestuurlijke kopgroep,
klankbordgroep, fondsbeheerders en gemeenten ontvangen hebben. Dit heeft geresulteerd in
de onderstaande zes varianten op het uitgangsmodel. In aanvulling op onderstaande
varianten is ook een model getoetst waarbij de maatstaf opleidingsniveau van ouders is
toegevoegd aan de maatstaven van het uitgangsmodel. Deze maatstaf kwam echter met een
negatief gewicht in het model, dus hebben we deze variant hieronder niet nader uitgewerkt.
Jeugd variant 1: uitgangsmodel aangevuld met maatstaf kernen
In aanvulling op het uitgangsmodel is een model getoetst waarbij de maatstaf kernen is
toegevoegd aan de maatstaven van het uitgangsmodel. Deze variant heeft een
verklaringsgraad van 82 %, ten opzichte van een verklaringsgraad van 81 % van het
uitgangsmodel. De maatstaf kernen verdeelt een verwaarloosbaar deel (0,5 %) van het
budget. De percentages verdeeld door de andere maatstaven blijven nagenoeg gelijk. De AIC
stijgt met 1 ten opzichte van het uitgangsmodel. Dit betekent dat er een reële kans bestaat dat
met de toevoeging van de maatstaf kernen statistische toevalligheden verklaard worden. In
de onderstaande tabel zijn de aansluitverschillen van een doorsnede naar deze maatstaf
weergegeven voor zowel het uitgangsmodel als deze variant.

47

Tabel 32 Vergelijking van de doorsnede naar kernen tussen het uitgangsmodel jeugd en uitgangsmodel.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 1

I

€ -7,21

€ -8,34

II

€ 11,02

€ 11,02

III

€ -7,17

€ -8,01

IV

€ -5,16

€ -4,12

V

€ -2,75

€ -2,00

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf kernen geen
overkoepelend effect heeft op de aansluitverschillen per categorie wanneer er een doorsnede
naar deze maatstaf wordt gemaakt.
Jeugd variant 2: uitgangsmodel aangevuld met maatstaf kernen met 500 of meer
adressen
Als tweede variant is een model getoetst waarbij de maatstaf kernen met 500 of meer
adressen is toegevoegd aan de maatstaven van het uitgangsmodel. Deze variant heeft een
verklaringsgraad van 82%, gelijk aan die van uitgangsmodel. De maatstaf kernen verdeelt 1%
van het budget. De percentages verdeeld door de andere maatstaven stijgen of dalen
nauwelijks. De AIC stijgt met 1 ten opzichte van het uitgangsmodel. Dit betekent wederom dat
er een reële kans bestaat dat met de toevoeging van de maatstaf kernen met 500 of meer
adressen statistische toevalligheden verklaard worden. In de onderstaande tabel zijn de
aansluitverschillen van een doorsnede naar deze maatstaf weergegeven voor zowel het
uitgangsmodel als deze variant.
Tabel 33 Vergelijking van de doorsnede naar kernen met 500 of meer adressen tussen het
uitgangsmodel jeugd en variant 2.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 2

I

€ 2,70

€ 1,91

II

€ 3,07

€ 2,50

III

€ 11,79

€ 11,74

IV

€ -19,37

€ -18,65

V

€ 11,20

€ 12,25

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf kernen met 500 of meer
adressen geen overkoepelend effect heeft op de aansluitverschillen per categorie wanneer er
een doorsnede naar deze maatstaf wordt gemaakt.
Jeugd variant 3: uitgangsmodel aangevuld met maatstaf oppervlakte land
Als derde variant is een model getoetst waarbij de maatstaf oppervlakte land is toegevoegd
aan de maatstaven van het uitgangsmodel. Deze variant heeft een verklaringsgraad van 82%,
gelijk aan die van de voorgaande varianten. De maatstaf oppervlakte land verdeelt een
verwaarloosbaar deel (0,3%) van het budget. De percentages verdeeld door de andere
maatstaven blijven nagenoeg gelijk. Ook voor deze variant stijgt de AIC met 1 ten opzichte van

48

het uitgangsmodel. In de onderstaande tabel zijn de aansluitverschillen van een doorsnede
naar deze maatstaf weergegeven voor zowel het uitgangsmodel als deze variant.
Tabel 34 Vergelijking van de doorsnede naar oppervlakte land tussen het uitgangsmodel jeugd en
variant 3.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 3

I

€ 2,25

€ 2,65

II

€ 0,36

€ -0,30

III

€ -2,69

€ -3,36

IV

€ -14,13

€ -14,20

V

€ 6,97

€ 7,98

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf oppervlakte land geen
overkoepelend effect heeft op de aansluitverschillen per categorie wanneer er een doorsnede
naar deze maatstaf wordt gemaakt.
Jeugd variant 4: uitgangsmodel aangevuld met maatstaf opleidingsniveau
Voor de vierde variant is de maatstaf opleidingsniveau toegevoegd aan de maatstaven van
het uitgangsmodel. Net als de eerdere varianten heeft deze variant een verklaringsgraad van
82%. De maatstaf opleidingsniveau verdeelt 3% van het budget. De grootste verandering is de
maatstaf huishoudens met een laag inkomen, die 3% minder verdeelt dan in het
uitgangsmodel. De AIC stijgt met 1 ten opzichte van het uitgangsmodel. Dit betekent dat er
een reële kans bestaat dat met de toevoeging van de maatstaf opleidingsniveau statistische
toevalligheden verklaard worden. In de onderstaande tabel zijn de aansluitverschillen van
een doorsnede naar deze maatstaf weergegeven voor zowel het uitgangsmodel als deze
variant.
Tabel 35 Vergelijking van de doorsnede naar opleidingsniveau tussen het uitgangsmodel jeugd en
variant 4.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 4

I

€ -7,92

€ -8,97

II

€ 1,03

€ 0,68

III

€ -4,12

€ -4,04

IV

€ 25,79

€ 27,03

V

€ -10,54

€ -9,47

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf opleidingsniveau geen
overkoepelend effect heeft op de aansluitverschillen per categorie wanneer er een doorsnede
naar deze maatstaf wordt gemaakt.
Jeugd variant 5: huishoudens laag inkomen met kinderen in plaats van generieke
huishoudens laag inkomen
Als vijfde variant hebben we de mogelijkheid om de maatstaf huishoudens met een laag
inkomen te vervangen door de maatstaf huishoudens met laag inkomen met kinderen. Deze

49

ingreep zorgt ervoor dat de maatstaf scheidingen niet langer deel uitmaakt van het model. De
overige maatstaven blijven wel in het model. Huishoudens laag inkomen met kinderen
verdeelt 39% van het budget (tegenover 60% van huishoudens met een laag inkomen uit het
uitgangsmodel). Gebruik specialistische GGZ verdeelt in dit geval maar liefst 67% van het
budget (tegenover 15% in het uitgangsmodel). Omgevingsadressendichtheid gaat van -12% in
het uitgangsmodel naar -21% in deze variant. De overige maatstaven veranderen weinig. Wel
daalt de verklaringsgraad fors van 81% naar 73%. Zeker het hoge percentage dat verdeeld
wordt met specialistische GGZ is slecht uitlegbaar.
Jeugd variant 6: bijstandsontvangers met kinderen toestaan in het model
Als zesde variant is gekeken naar het model dat ontstaat als de maatstaf bijstandsontvangers
met kinderen wel wordt toegestaan (zoals benoemd in de inleiding van deze bijlage). Zoals
eerder vermeld zorgt dit ervoor dat het totale budget dat verdeeld wordt door
bijstandsontvangers over alle clusters meer dan € 5.000 bedraagt. Naast bijstandsontvangers
met kinderen (waarmee 9% verdeeld wordt) komt ook de maatstaf Wajong in deze variant
terecht. Deze maatstaf verdeelt 12% van het budget. Gebruik specialistische GGZ daalt van
15% in het uitgangsmodel naar 1% in deze variant, en huishoudens met een laag inkomen van
60% naar 50%. De overige maatstaven blijven nagenoeg hetzelfde percentage verdelen. De
verklaringsgraad blijft met 83% ook ongeveer gelijk aan het uitgangsmodel. Dit is samengevat
in onderstaande tabel.
Tabel 36 Samenvatting model jeugd variant 6

Maatstafnaam

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners 0 - 18 jaar

6%

Huishouden met laag inkomen 2,3,4 deciel met drempel

50%

78%

971

Regionale centrumfunctie

14%

79%

967

Omgevingsadressendichtheid

-9%

80%

965

Bijstandontvangers met kinderen

9%

81%

963

Gebruik specialistische GGZ

1%

82%

962

Wajong

12%

83%

959

Scheidingen

19%

83%

957

Dit model zou met enige aanpassingen (bijvoorbeeld het verwijderen van de maatstaven
Wajong en scheidingen) wellicht meer uitlegbaar zijn dan de andere modellen. Gezinnen in de
bijstand hebben immers een hoger risico op jeugdzorgproblematiek. Tegelijkertijd kent deze
maatstaf grote nadelen: hij volgt namelijk de conjuncturele dynamiek van de maatstaf
bijstandsontvangers (wat een andere dynamiek is dan de jeugdzorgkosten) en is gezien de
lage aantallen bijzonder instabiel. Deze instabiliteit kan niet opgelost worden met een
driejarig gemiddelde: voor één gemeente zagen we dat het aantal bijstandsontvangers met
kinderen van het ene jaar op het andere met meer dan een factor twee fluctueerde. Ook met
een meerjarig gemiddelde leveren dergelijke fluctuaties grote instabiliteit op in de
gemeentelijke financiën.
Algemene eigen middelen en specifieke vaste bedragen
Hoewel jeugdzorg niet als bijzonder beleidsvrij beleidsterrein ervaren wordt, zijn ter toets de
algemene eigen middelen en vast bedrag voor de G4 en de Waddengemeenten toegevoegd

50

aan het voorkeursmodel. Het vaste bedrag voor de G4 komt echter met het verkeerde gewicht
in het model. Dat betekent dat het niet zinvol is om deze variant verder te verkennen.
Centrumfunctie
Als een model opgebouwd wordt zonder centrumfunctie, komen hier vooral
participatiegerelateerde maatstaven in waarvan het verband met jeugd slecht uitlegbaar is,
die nadelen hebben op het gebied van stabiliteit en die qua dynamiek de jeugdkosten niet
goed volgen: zowel bijstandsontontvangers als uitkeringsontvangers worden opgenomen,
waarbij de maatstaf uitkeringsontvangers bijna 40% van het budget verdeelt. Eerder is in de
stuurgroep uitgesproken dat een dergelijk model onwenselijk is. Dit is dus niet verder
verkend.

C.3 Geactualiseerde model uit het oorspronkelijke rapport
Onderstaand is een versie van het model jeugd opgenomen zoals in de oorspronkelijke
onderzoeksverantwoording gerapporteerd. Ten opzichte van het model in dat rapport is de
maatstaf huishoudens laag inkomen vervangen door de nieuwe definitie (zie hoofdstuk 2), en
is het regionaal klantenpotentieel vervangen door de nieuwe regionale centrumfunctie. Door
deze aanpassingen zijn de gewichten van de maatstaven (en daarmee de percentages die ze
verdelen) ook veranderd.
Tabel 37 Samenvatting geactualiseerd rapportmodel jeugd

Maatstafnaam

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners 0 - 18 jaar

21%

Huishouden met laag inkomen 2,3,4 deciel met drempel

73%

78%

971

Regionale centrumfunctie

9%

79%

967

Jongeren met armoederisico

0%

79%

969

Gestandaardiseerd inkomen maal inwoners in 1000 euro
(drempel)

-2%

79%

970

De percentages die in dit model worden verdeeld met jongeren en huishoudens laag inkomen
zijn vergelijkbaar met die in het voorkeursmodel. De regionale centrumfunctie zit er iets
minder zwaar in (9% tegenover 15%). Dit model bevat daarnaast de maatstaf jongeren met
armoederisico, die een zeer klein deel van het budget verdeelt. Tot slot bevat dit model de
maatstaf gestandaardiseerd inkomen, die -2% verdeelt, terwijl in het voorkeursmodel -8%
wordt verdeeld door omgevingsadressendichtheid. De verklaringsgraad van dit model ligt iets
lager dan die van het voorkeursmodel. Daarbij stijgt de AIC fors voor de laatste twee
maatstaven, wat waarschijnlijk betekent dat er toevalligheden worden verklaard door dit
model.

51

D Verdeelmodel sociale basisvoorzieningen

In deze bijlage lichten we de varianten van het model sociale basisvoorzieningen toe. Eerst
beschrijven we het uitgangsmodel van dit cluster in detail. Dit is het model dat voortkomt uit
de technische regressieanalyse zoals beschreven in hoofdstuk 2.

D.1 Uitgangsmodel sociale basisvoorzieningen
Voor het uitgangsmodel sociale basisvoorzieningen is eerst alleen de beperkte set met
relevante maatstaven (zie bijlage E) voor dit cluster getoetst. Het model dat hieruit
voortkwam is vervolgens aangevuld door alle overige maatstaven voor het cluster sociale
basisvoorzieningen te toetsen. Voor sociale basisvoorzieningen is, net als in de rapportage,
één gemeente niet meegenomen in de regressie, aangezien deze een zeer afwijkend
kostenpatroon had.
Uitgangsmodel sociale basisvoorzieningen: overzicht van de uitkomsten
Het uitgangsmodel is in onderstaande tabel weergegeven.
Tabel 38 Samenvatting uitgangsmodel sociale basisvoorzieningen

Maatstaf

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners

39%

Omgevingsadressendichtheid

6%

41%

639

Regionale centrumfunctie

15%

47%

632

Migratieachtergrond

14%

48%

632

Langdurig psychisch medicijngebruik

22%

49%

632

Vast bedrag

4%

50%

632

Een belangrijk nadeel van dit model is dat langdurig psychisch medicijngebruik is
opgenomen, terwijl de Tweede Kamer een motie heeft aangenomen deze maatstaf niet op te
nemen. Hoewel de maatstaf gebruik specialistische GGZ opgenomen was in het model van
het oorspronkelijke herijkingsonderzoek, is dit inhoudelijk geen noodzakelijke maatstaf. Ook
aan het vaste bedrag kleven nadelen: ook in het fysieke domein is al een fors vast bedrag
opgenomen, en dit kan problemen opleveren bij herindelingen.

52

Uitgangsmodel sociale basisvoorzieningen: relevante doorsnedes
Ter toets op eventuele ontbrekende maatstaven hebben we een aantal doorsnedes gemaakt
(met de methode die toegelicht is in hoofdstuk 2). De resultaten zijn opgenomen in
onderstaande tabel.
Tabel 39 Inzicht in de gemiddelde verschillen tussen voorspelling en kosten per inwoner voor
doorsnedes naar verschillende maatstaven.

Kernen

Kernen 500
adressen

Opp. land

Opp.
binnenwater

Groei /
Krimp

Soc. Struct

I

€ 16,58

€ 3,24

€ -13,48

€ -24,19

€ 6,40

€ 10,36

II

€ -17,93

€ -0,91

€ 8,14

€ 7,99

€ 12,00

€ -1,68

III € 9,07

€ -36,79

€ 5,08

€ -6,74

€ -3,24

€ -3,27

IV € -3,49

€ -2,54

€ -4,43

€ 9,97

€ 10,01

€ 2,68

V

€ -4,35

€ -11,49

€ 7,48

€ -19,30

n.v.t.

€ -7,46

Voor geen van deze doorsnedes is een duidelijk patroon zichtbaar waarbij gemeenten die
hoger of lager scoren op de betreffende maatstaf consequent grotere of kleinere
aansluitverschillen kennen.

D.2 Sociale basisvoorzieningen: varianten (inclusief
voorkeursmodel)
Met de maatstaven van het uitgangsmodel als basis hebben we een aantal varianten getoetst,
waarin specifieke maatstaven zijn toegevoegd aan het uitgangsmodel. Deze maatstaven zijn
toegevoegd naar aanleiding van verzoeken die we vanuit de bestuurlijke kopgroep,
klankbordgroep, fondsbeheerders en gemeenten ontvangen hebben. Dit heeft geresulteerd in
de onderstaande varianten op het uitgangsmodel.
Sociale basisvoorzieningen variant 1: geen langdurig psychisch medicijngebruik
Naast varianten waarbij er maatstaven zijn toegevoegd aan het uitgangsmodel, hebben we
ook een variant getoetst waarbij de maatstaf langdurig psychisch medicijngebruik niet
toegestaan is. In dit geval valt ook de latere maatstaf vast bedrag uit het model voor sociale
basisvoorzieningen. De verklaringsgraad daalt dan van 50% naar 48%. In deze variant stijgt
het percentage van het budget dat verdeeld wordt door de maatstaf inwoners van 39% naar
67%. Het percentage dat omgevingsadressendichtheid verdeelt stijgt met 2% en het
percentage van migratieachtergrond daalt met 4%. Dit is samengevat in onderstaande tabel.
Tabel 40 Samenvatting uitgangsmodel sociale basisvoorzieningen

Maatstaf

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners

67%

Omgevingsadressendichtheid

8%

41%

639

Regionale centrumfunctie

15%

47%

632

Migratieachtergrond

10%

48%

632

53

Sociale basisvoorzieningen variant 2: uitgangsmodel en variant 1 aangevuld met
maatstaf kernen (inclusief voorkeursmodel)
In aanvulling op het uitgangsmodel is een model getoetst waarbij de maatstaf kernen is
toegevoegd aan de maatstaven van het uitgangsmodel. Deze variant heeft een
verklaringsgraad van 51%, nagenoeg gelijk aan het uitgangsmodel. De maatstaf kernen
verdeelt 1% van het budget. De percentages verdeeld door de andere maatstaven stijgen of
dalen nauwelijks. De grootste verandering is de maatstaf inwoners, die 4% minder verdeelt
dan in het uitgangsmodel. De AIC stijgt met 1 ten opzichte van het uitgangsmodel. Dit
betekent dat er een reële kans bestaat dat met de toevoeging van de maatstaf kernen
statistische toevalligheden verklaard worden. In de onderstaande tabel zijn de
aansluitverschillen van een doorsnede naar deze maatstaf weergegeven voor zowel het
uitgangsmodel als deze variant.
Tabel 41 Vergelijking van de doorsnede naar kernen tussen het uitgangsmodel sociale
basisvoorzieningen en variant 2.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 2

I

€ 16,58

€ 15,43

II

€ -17,93

€ -17,64

III

€ 9,07

€ 8,48

IV

€ -3,49

€ -1,85

V

€ -7,46

€ -6,35

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf kernen geen
overkoepelend effect heeft op de aansluitverschillen per categorie wanneer er een doorsnede
naar deze maatstaf wordt gemaakt.
Ook als de maatstaf kernen wordt toegevoegd aan variant 1, in plaats van aan het
uitgangsmodel, verdeelt deze slechts 1%. In dat geval verandert de verklaringsgraad niet en
blijven ook de percentages die de andere maatstaven verdelen gelijk. De AIC stijgt voor dat
model met 2 ten opzichte van uitgangsmodel, waardoor ook daar het risico bestaat dat er
statistische toevalligheden worden verklaard. Dit model is in de hoofdtekst opgenomen als
voorkeursmodel.
Sociale basisvoorzieningen variant 3: uitgangsmodel aangevuld met de maatstaf kernen
met 500 of meer adressen
Als derde variant is een model getoetst waarbij de maatstaf kernen met 500 of meer adressen
is toegevoegd aan de maatstaven van het uitgangsmodel. Deze variant heeft een
verklaringsgraad van 51%, gelijk aan die van variant 2. De maatstaf kernen verdeelt 2% van
het budget. Het percentage dat verdeeld wordt door de maatstaf inwoners daalt naar 32%,
waardoor alle andere maatstaven een iets hoger percentage verdelen. De AIC stijgt met 1 ten
opzichte van het uitgangsmodel. Dit betekent dat er een reële kans bestaat dat met de
toevoeging van de maatstaf kernen statistische toevalligheden verklaard worden. In de
onderstaande tabel zijn de aansluitverschillen van een doorsnede naar deze maatstaf
weergegeven voor zowel het uitgangsmodel als deze variant.

54

Tabel 42 Vergelijking van de doorsnede naar kernen met 500 of meer adressen tussen het
uitgangsmodel sociale basisvoorzieningen en variant 3.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 3

I

€ 3,24

€ 1,80

II

€ -0,91

€ -1,41

III

€ -36,79

€ -34,54

IV

€ -2,54

€ 0,39

V

€ -4,35

€ -1,08

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf kernen met 500 of meer
adressen geen overkoepelend effect heeft op de aansluitverschillen per categorie wanneer er
een doorsnede naar deze maatstaf wordt gemaakt.
Ook als de maatstaf kernen met 500 of meer adressen wordt toegevoegd aan variant 1, in
plaats van aan het uitgangsmodel, verdeelt deze 2%. In dat geval verandert de
verklaringsgraad naar 49%. De maatstaf inwoners verdeelt 62% (ten opzichte van 67% in
uitgangsmodel), en de percentages die de andere maatstaven verdelen stijgen of dalen met
maximaal 2%. De AIC stijgt voor dat model met 1 ten opzichte van uitgangsmodel, waardoor
ook daar het risico bestaat dat er statistische toevalligheden worden verklaard.
Sociale basisvoorzieningen variant 4: uitgangsmodel aangevuld met maatstaf
oppervlakte land
Voor de vierde variant is de maatstaf oppervlakte land toegevoegd aan de maatstaven van het
uitgangsmodel. Deze variant heeft een verklaringsgraad van 51%, gelijk aan de
verklaringsgraad van varianten 2 en 3. De maatstaf oppervlakte land verdeelt 1% van het
budget. De percentages verdeeld door de andere maatstaven blijven hierdoor nagenoeg
gelijk. De AIC stijgt met 1 ten opzichte van het uitgangsmodel. Dit betekent dat er een reële
kans bestaat dat met de toevoeging van de maatstaf kernen statistische toevalligheden
verklaard worden. In de onderstaande tabel zijn de aansluitverschillen van een doorsnede
naar deze maatstaf weergegeven voor zowel het uitgangsmodel als deze variant.
Tabel 43 Vergelijking van de doorsnede naar oppervlakte land tussen het uitgangsmodel sociale
basisvoorzieningen en variant 4.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 4

I

€ -13,48

€ -12,10

II

€ 8,14

€ 7,22

III

€ 5,08

€ 4,46

IV

€ -4,43

€ -4,69

V

€ -11,49

€ -8,90

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf oppervlakte land de
meeste aansluitverschillen per categorie iets kleiner maakt wanneer er een doorsnede naar
deze maatstaf wordt gemaakt. De verschillen zijn echter zeer beperkt, en er is geen duidelijk
patroon zichtbaar dat hier aanleiding toe geeft.

55

Ook als de maatstaf oppervlakte land wordt toegevoegd aan variant 1, in plaats van aan het
uitgangsmodel, verdeelt deze slechts 1%. In dat geval verandert de verklaringsgraad niet en
blijven ook de percentages die de andere maatstaven verdelen nagenoeg gelijk. De AIC stijgt
voor dat model met 2 ten opzichte van uitgangsmodel, waardoor ook daar het risico bestaat
dat er statistische toevalligheden worden verklaard.
Sociale basisvoorzieningen variant 5: uitgangsmodel aangevuld met maatstaf
oppervlakte binnenwater
Voor de vierde variant is de maatstaf oppervlakte binnenwater toegevoegd aan de
maatstaven van het uitgangsmodel. Net als de eerdere varianten heeft deze variant een
verklaringsgraad van 51%. De maatstaf oppervlakte binnenwater verdeelt een
verwaarloosbaar deel (0,3%) van het budget. De percentages verdeeld door de andere
maatstaven blijven nagenoeg gelijk. De AIC stijgt met 2 ten opzichte van het uitgangsmodel.
Dit betekent dat er een reële kans bestaat dat met de toevoeging van de maatstaf kernen
statistische toevalligheden verklaard worden. In de onderstaande tabel zijn de
aansluitverschillen van een doorsnede naar deze maatstaf weergegeven voor zowel het
uitgangsmodel als deze variant.
Tabel 44 Vergelijking van de doorsnede naar oppervlakte binnenwater tussen het uitgangsmodel
sociale basisvoorzieningen en variant 5.

Groep

Uitgangsmodel

Variant 5

I

€ -24,19

€ -24,33

II

€ 7,99

€ 7,45

III

€ -6,74

€ -6,56

IV

€ 9,97

€ 10,07

V

€ 7,48

€ 9,00

In bovenstaande tabel is te zien dat het toevoegen van de maatstaf oppervlakte binnenwater
geen overkoepelend effect heeft op de aansluitverschillen per categorie wanneer er een
doorsnede naar deze maatstaf wordt gemaakt.
Als de maatstaf oppervlakte binnenwater wordt toegevoegd aan variant 1, in plaats van aan
het uitgangsmodel, krijgt deze een negatief gewicht.
Sociale basisvoorzieningen variant 6: geen langdurig psychisch medicijngebruik, maar
wel gebruik specialistische GGZ.
Als zesde variant is de mogelijkheid onderzocht om de maatstaf gebruik specialistische GGZ
toe te voegen aan variant 1. Deze maatstaf kan op deze manier dienen als een soort
vervanging voor de verwijderde maatstaf langdurig psychisch medicijngebruik. In deze
variant verdeelt gebruik specialistische GGZ 4% van het budget. Ten opzichte van variant 1
blijven de andere percentages nagenoeg gelijk. Ook de verklaringsgraad van deze variant
blijft 48%. Dit model heeft dus dezelfde nadelen als variant 1.
Algemene eigen middelen en specifieke vaste bedragen
Sociale basisvoorzieningen zijn het meest beleidsvrije beleidsterrein in het sociale domein.
Als in een cluster een effect verwacht wordt van algemene eigen middelen en specifieke vaste
bedragen, is het in dit cluster. Het blijkt echter dat als deze toegevoegd worden aan de

56

regressie het gewicht van de maatstaf kernen negatief wordt. Dit leidt dus tot een aanpassing
in het voorkeursmodel die niet uitlegbaar is.
Centrumfunctie
Als de centrumfunctie uit het voorkeursmodel verwijderd wordt, wordt de rol overgenomen
door de omgevingsadressendichtheid. Dit resulteert echter in een model waarbij 40% van het
budget verdeeld wordt door de maatstaf medicijngebruik, en een verlaging van de
verklaringsgraad naar 46%.

D.3 Geactualiseerde model uit het oorspronkelijke rapport
Onderstaand is een versie van het model sociale basisvoorzieningen opgenomen zoals in de
oorspronkelijke onderzoeksverantwoording gerapporteerd. Ten opzichte van het model in
dat rapport is de maatstaf gebruik specialistische GGZ vervangen door de nieuwe definitie (zie
hoofdstuk 2), en is het regionaal klantenpotentieel vervangen door de nieuwe regionale
centrumfunctie. Door deze aanpassingen zijn de gewichten van de maatstaven (en daarmee
de percentages die ze verdelen) ook veranderd.
Tabel 45 Samenvatting geactualiseerd rapportmodel sociale basisvoorzieningen

Maatstafnaam

Verdeelt

Cum. r2

Cum. AIC

Inwoners

56%

Regionale centrumfunctie

16%

40%

641

Migratieachtergrond

15%

47%

631

Gebruik specialistische GGZ

11%

48%

633

Kernen met 500 of meer adressen

2%

48%

634

Het percentage dat door inwoners wordt verdeeld is in dit model 10% lager dan in het
voorkeursmodel, terwijl het percentage verdeeld door migratieachtergrond iets hoger ligt.
Waar het voorkeursmodel de maatstaf omgevingsadressendichtheid bevat, kent dit model
daarentegen de maatstaf gebruik specialistische GGZ. Tot slot is de laatste maatstaf van dit
model kernen met 500 of meer adressen, terwijl het voorkeursmodel de maatstaf kernen
bevat. De verklaringsgraad van dit model is gelijk aan die van het voorkeursmodel. Omdat de
AIC na de maatstaf migratieachtergrond stijgt, is er echter wel een risico dat er toevalligheden
worden verklaard met de laatste twee maatstaven.

57

E Getoetste maatstaven per cluster

In deze bijlage is de maatstavenset per cluster opgenomen. Daarin is opgenomen hoe de
maatstaf in het betreffende cluster getoetst is: als schaalfactor (s), in de beperkte
maatstavenset (b) of in de uitgebreide maatstavenset (u).
Demografische maatstaven
Inwoners Totaal

Indiv. Wmo

Indiv. jeugd

Participatie

Sociale basisvoorz.

s

u

s

s

s

u

b

Inwoners 0 - 18 jaar
Inwoners 18 - 65 jaar

u

u

u

Inwoners 18 - 27 jaar

u

u

u

Inwoners 65 - 75 jaar

u

u

Inwoners 75 - 85 jaar

u

u

Inwoners 85+

u

u

Inwoners 0-4

u

u

Inwoners 4-12

u

u

Inwoners 12-18

u

u

Inwoners 0-6

u

u

Inwoners 6-12

u

u

Inwoners 18+

u

u

u

Inwoners 65+

b

Inwoners 15-75

u

Inwoners 0-65

u

u

Inwoners 75+

b

b

Particuliere huishoudens

u

Eenpersoonshuishoudens Totaal

b

b
u

u

u

u

u

b

u

58

Demografische maatstaven

Indiv. Wmo

Indiv. jeugd

Eenpersoonshuishoudens 65+

b

u

Eenpersoonshuishoudens 65 -75
jaar

u

u

Eenpersoonshuishoudens 75 - 85
jaar

u

u

Eenpersoonshuishoudens 85+

u

u

Eenouderhuishoudens Totaal

Participatie

Sociale basisvoorz.

b

b

u

Eenouderhuishoudens met twee of
meer kinderen

u

b

u

u

Migratieachtergrond Totaal

b

u

b

b

b

u

u

Migratieachtergrond leeftijd 0 t/m
18
Verhuisbeweging naar of binnen
gemeente

u

u

u

u

Verhuisbeweging naar gemeente
toe

u

u

u

u

Sociaaleconomische maatstaven

Indiv. Wmo

Indiv. jeugd

Participatie

Sociale
basisvoorz.

Huishoudens met laag inkomen exclusief
studenten

b

b

b

b

Huishoudens met laag inkomen en
kinderen

u

b

u

u

Eenouderhuishoudens onder lage
inkomensgrens

b

Huishoudens met laag inkomen leeftijd
65 t/m 75

u

Huishoudens met laag inkomen leeftijd
75+

b

Gestandaardiseerd inkomen (in 1000
euro)

u

Inkomensongelijkheid maal inwoners

u

Jongeren met armoederisico

u
u

u

b

u

u

u

u

u

b

u

b

Bijstandontvangers huishoudens per jaar

u

u

u

u

Bijstandontvangers personen per jaar

u

u

u

u

Eenouder bijstandontvangers

u

b

u

u

59

Sociaaleconomische maatstaven

Indiv. Wmo

Indiv. jeugd

Participatie

Sociale
basisvoorz.

Bijstandontvangers met kinderen

u

b

u

u

Bijstandontvangers huishoudens 3 jarig
gemiddelde

b

b

b

b

Bijstandontvangers personen 3 jarig
gemiddelde

u

b

u

u

Uitkeringsontvangers

u

u

u

u

Wajong

u

u

u

u

Loonkostensubsidie

u

u

b

u

Doelgroepregister (alleen gemeentelijke
doelgroep)

u

b

u

Laag opleidingsniveau (twee definities)

b

b

b

u

b

u

u

u

u

u

Banen

u

u

Banenratio

u

u

Opleidingsniveau van ouders (twee
definities)
Doelgroepregister (totale doelgroep incl
Wajong)

b

Scheidingen

u

u

u

u

Verbroken samenwoonsituaties

u

u

u

u

Sociale huurwoningen

u

u

u

u

Indiv. Wmo

Indiv. jeugd

Participatie

Sociale
basisvoorz.

Ervaren gezondheid

b

u

b

b

Gebruik specialistische GGZ

b

b

b

b

b

u

u

Gezondheidsmaatstaven

Psychisch medicijngebruik door ouders
Langdurig psychisch medicijngebruik

b

b

b

b

Medicijngebruik10

b

u

u

b

Personen met hoge zorgkosten

u

Voor alle maatstaven medicijngebruik geldt dat de Tweede Kamer een motie heeft
aangenomen om ze niet te gebruiken. Gezien de hoge verklaringskracht in de huidige
modellen is echter besloten om ze wel mee te nemen in het onderzoek.
10

60

Gezondheidsmaatstaven

Indiv. Wmo

Indiv. jeugd

Participatie

Sociale
basisvoorz.

Indiv. Wmo

Indiv. jeugd

Participatie

Sociale
basisvoorz.

Omgevingsadressendichtheid x inwoners

b

b

u

b

Oppervlakte binnenwater

u

u

u

u

Oppervlakte buitenwater

u

u

u

u

Chronische ziek

b

Hulpmiddelen Zvw

u

Meerjarig hoge kosten Zvw

u

Verpleging Zvw

u

Fysieke maatstaven

Kernen
Kernen maal inwoners

b
u

u

u

Kernen met 500 of meer adressen

b

Kernen met 500 of meer adressen maal
inwoners

u

u

u

Oppervlakte woonkern

u

u

u

Oppervlakte land

u

u

b

Centrumfuncties fysiek

b

b

b

b

Vast bedrag

u

u

u

b

61

F Uitkomsten ten opzichte van gesignaleerde
(potentiële) discrepanties in het kwalitatief
onderzoek verdeelmodellen sociaal domein

In het kwalitatief onderzoek naar verdeelmodellen in het sociaal domein is een groot aantal
(potentiële) discrepanties gesignaleerd. Een deel van deze discrepanties valt buiten de scope
van dit onderzoek omdat er al ander onderzoek naar gedaan is, of omdat het vooral
opmerkingen over het macrobudget betrof. Voor zover de potentiële discrepanties wel
onderwerp zijn van dit onderzoek, is hieronder beschreven op welke manier er in de nieuwe
verdeelmodellen mee omgegaan is.
Tabel 46 Potentiële discrepanties uit het kwalitatief onderzoek naar verdeelmodellen in het sociaal
domein die ook onderwerp zijn van dit onderzoek
Potentiële discrepantie

Nieuwe verdeelmodellen

Bereik nieuwe
doelgroepen

De maatstaf “migratieachtergrond” is getoetst. Voor de relevante clusters
Wmo en Jeugd komt de maatstaf niet (of met een negatief gewicht)
terecht in de modellen. De maatstaf komt wel naar voren in het cluster
sociale basisvoorzieningen, waar er 10% van het cluster mee wordt
verdeeld.

Gebrek aan woonruimten

Dit heeft alleen betrekking op beschermd wonen, wat geen onderdeel
was van dit nadere onderzoek.

Verschuiving naar ander
type zorg

De ontwikkelingen t/m 2017 zijn meegenomen in dit onderzoek. Geregeld
onderhoud aan de verdeelmodellen blijft nodig gezien de grote
veranderingen in de nabije toekomst. Dit sluit aan bij de conclusies uit
het onderzoek “Zoeken naar balans”.

Verschuiving van PGB naar Conclusie uit het onderzoek “Zoeken naar balans” is dat er geen
ZiN
aanleiding is om rekening te houden met de verdeling PGB/ZiN. Een
eventuele verschuiving tot 2017 is meegenomen in de basis voor de
kosten.
Ontbrekende kosten in
historische
verdeelmodellen

Opgelost in de nieuwe verdeelmodellen door uit te gaan van de actuele
en volledige kosten van gemeenten. In de basis dataset waar de modellen
op gebaseerd zijn, ontbreken dus geen kosten meer.

Eigen bijdragen

Opgelost in de nieuwe verdeelmodellen door uit te gaan van de feitelijk
geïnde eigen bijdragen 2017 en te corrigeren voor een inkomstenderving
als gevolg van het abonnementstarief.

62

Potentiële discrepantie

Nieuwe verdeelmodellen

Maatstaf
achterstandsleerlingen

Opgelost in de nieuwe verdeelmodellen. De verdeelmodellen bevatten
geen vastgezette maatstaven. Verder zijn slecht uitlegbare negatieve
gewichten van maatstaven vermeden.

Effect van stedelijkheid

De nieuwe verdeelmodellen kennen twee stedelijkheidsmaatstaven:
omgevingsadressendichtheid en de regionale centrumfunctie. Het cluster
jeugd bevat beide maatstaven, waarbij omgevingsadressendichtheid een
negatief gewicht kent, en de regionale centrumfunctie een positief
gewicht. Ook het cluster sociale basisvoorzieningen bevat beide
maatstaven, maar dit maal allebei met een positief gewicht. Het cluster
Wmo bevat tot slot alleen de regionale centrumfunctie (met een positief
gewicht). Als het verdeelmodel als geheel bekeken wordt is het gewicht
van omgevingsadressendichtheid minimaal (-0,4%), waarmee het effect
van deze maatstaf op het sociaal domein als geheel dus beperkt lijkt.

Medicijngebruik als maat
voor gezondheid

Opgelost in de nieuwe verdeelmodellen. De maatstaf “medicijngebruik”
komt niet meer voor.

Definitie van maatstaf
medicijngebruik

Opgelost in de nieuwe verdeelmodellen. De maatstaf “medicijngebruik”
komt niet voor in de nieuwe verdeelmodellen.

Verfijning op maatstaven

Meer verfijnde maatstaven zijn overwogen en in veel gevallen getoetst.
Over het algemeen bleken deze maatstaven niet veel toe te voegen aan
de modellen. Daarbij dragen meer verfijnde maatstaven ook niet bij aan
de gewenste vereenvoudiging van de modellen.

Het gemiddelde inkomen
als maat voor
problematiek

In de modellen is naast het gestandaardiseerd inkomen ook de Ginicoëfficiënt getoetst als maat voor inkomensongelijkheid. Deze bleek
echter geen toegevoegde waarde te hebben. Ook het gemiddelde
inkomen komt als maatstaf niet voor in de nieuwe verdeelmodellen. Het
percentage huishoudens met een laag inkomen blijkt een belangrijker
maat dan het gemiddeld inkomen.

Maatstaf Wajong in
verdeelmodel

Opgelost in de nieuwe verdeelmodellen. De maatstaf “Wajong” (actuele
gegevens) is getoetst maar komt niet voor in de modellen. In plaats
daarvan komt de nieuwe maatstaf “doelgroepregister gemeentelijke
doelgroep”, die beter aansluit bij de dynamiek van de kosten, voor in het
cluster participatie.

Effect van vergrijzing

In de nieuwe verdeelmodellen verdeelt de maatstaf “inwoners 75+” 14%
van het cluster Wmo. Op basis van actuele gegevens blijkt het effect van
vergrijzing op de verdeling dus beperkt te zijn.

Historische verdeling
nieuwe doelgroep
Participatiewet

De middelen voor de nieuwe doelgroep Participatiewet zijn in het nieuwe
model ogenomen in de objectieve verdeling via de maatstaf
doelgroepregister gemeentelijke doelgroep.

Budget klassieke
doelgroep Wwb

In het kwalitatief onderzoek is al geconcludeerd dat deze potentiële
discrepantie incorrect was. Het budget is nu meeverdeeld in het cluster
participatie.

63

Potentiële discrepantie

Nieuwe verdeelmodellen

Zorggebruik in
verdeelmodellen

Maatstaven die gezondheidsfactoren representeren zijn getoetst.
Voorbeelden hiervan zijn “gebruik specialistische GGZ”, “meerjarige hoge
zorgkosten (top 15%)”, “verpleging top 3,5%”, “chronisch ziek” en
“hulpmiddelen”. Geen van deze maatstaven blijkt een meerwaarde te
hebben voor de verdeelmodellen.

Aanwezigheid landelijke
voorzieningen

De omgang met de aanwezigheid van landelijke voorzieningen is
uitgebreid afgewogen in de begeleidingscommissies en de stuurgroep.
Op basis daarvan is besloten dat het niet wenselijk is om ze expliciet als
maatstaf in de modellen op te nemen.

Aanzuigende werking door In de verdeelmodellen komt de maatstaf “regionale centrumfunctie”,
centrumfunctie
voor als maat voor de centrumfunctie in de clusters sociale
basisvoorzieningen, jeugd en Wmo. De maatstaf verdeelt 15% van het
totale gemeentefonds en is daarmee prominent aanwezig.
Opeenstapeling sociale
problematiek

Als opeenstapeling van sociale problematiek tot niet-lineaire effecten
leidt, kan dit onderzocht worden door producten of machten van
maatstaven op te nemen. Dergelijke maatstaven hebben als nadeel dat
ze gevoelig zijn voor gemeentelijke herindelingen. Bij sociale
basisvoorzieningen zijn machten van het aantal inwoners onderzocht, en
bleek daar van beperkte meerwaarde. De andere modellen gaven geen
aanleiding tot dergelijk onderzoek.

LVB-problematiek en
perspectief voor de jeugd

Een maatstaf LVB is niet mogelijk gebleken wegens een gebrek aan
gegevens. De LVB-proxy maatstaf “scores eindtoets basisschool” is
overwogen, maar uiteindelijk niet meegenomen in de analyse omdat
deze gepaard gaat met veel onzekerheden.

Geen maatstaf
opleidingsniveau

Opgelost in de nieuwe verdeelmodellen. De maatstaf “laag
opleidingsniveau” is opgenomen in het model voor Wmo. Hiermee is
middels een kwantitatieve toets dus ook de hypothese dat het
opleidingsniveau de Wmo-kosten beïnvloedt bewezen.

Hoog opleidingsniveau
van ouders

Er is geen maatstaf voor hoog opleidingsniveau getoetst. Het oordeel uit
het onderzoek “Zoeken naar balans” is dat er geen aanleiding lijkt om dit
specifieke punt uitgebreid te onderzoeken, aangezien het niet
gerelateerd is aan het noodzakelijke kostenniveau van de gemeente.

Aard van krimpregio’s
zorgt voor grotere
uitdagingen

In het kwalitatief onderzoek is geconstateerd dat het niet voor de hand
ligt om deze potentiële discrepantie op te lossen binnen de AU. Dit is ook
geconcludeerd in het onderzoek naar het fysieke domein. In dit
onderzoek is de maatstaf overwogen en is besloten om het fysieke
domein te volgen. Daar kwam de maatstaf echter niet terug, dus is hij in
het sociale domein ook niet getoetst.

Landelijke
toegankelijkheid

Dit heeft alleen betrekking op het model beschermd wonen, dat geen
onderdeel was van dit nadere onderzoek.

Gerechtelijke uitspraken

Het onderzoek “Zoeken naar balans” meldt dat er geen gerechtelijke
uitspraken ter sprake zijn gekomen die direct kunnen leiden tot
verdeelstoornissen.

64

Potentiële discrepantie

Nieuwe verdeelmodellen

Verwijzingen door
huisartsen en andere
medici

De conclusie van het onderzoek “Zoeken naar balans” luidt dat de
mogelijkheid tot verwijzen door huisartsen mogelijk een
kostenopdrijvende factor is, maar geen plaats heeft in de
verdeelmodellen vanwege de beleidsmogelijkheden van gemeenten. De
maatstaf “verwijzingen naar jeugdhulp door huisartsen” is overwogen,
maar vanwege precies deze prikkelwerking niet getoetst.

Inzet rondom personen
met verward gedrag

Het onderzoek “Zoeken naar balans” meldt dat er geen redenen zijn om
aan te nemen dat de aanpak van personen met verward gedrag een
significant verdeelvraagstuk betreft. De maatstaf “verwarde personen” is
overwogen, maar vanwege onzekerheid in de data niet getoetst. Kosten
die hiervoor gemaakt zijn, zijn wel meegenomen.

Opdeling cliëntgroepen
Wlz/gemeentelijk domein

In de kosten is uitgegaan van de feitelijke opdeling zoals hij in 2017 gold.
Daarmee zijn eventuele discrepanties in de verdeling doordat de
opdeling anders uitpakte dan historisch voorzien opgelost.

Afbouw bedden bij GGZklinieken

De beddenafbouw in de GGZ is vooral een macro-vraag. Kosten voor
gemeenten die hier tot 2017 uit voortkwamen, zijn meegenomen in het
onderzoek.

Passend onderwijs

De maatstaf “speciaal onderwijs” is overwogen, maar vanwege de
gevoeligheid voor het beleid van gemeenten en
samenwerkingsverbanden passend onderwijs uiteindelijk niet getoetst.

Complexere zorgvragen

De problematiek die vechtscheidingen met zich meebrengen werd
genoemd als mogelijke oorzaak van een stijging in het kostenniveau van
specifieke gemeenten. Voornamelijk de invloed van vechtscheidingen op
de jeugdhulp is bekend. Het aantal vechtscheidingen wordt echter niet
geregistreerd. Het totaal aantal echtscheidingen en het aantal verbroken
samenwoonrelaties is wel getoetst, maar komt niet in de
verdeelmodellen terecht.

Opgetelde werking van de
maatstaf
bijstandsontvangers

Opgelost in de nieuwe verdeelmodellen. In het traject is aangegeven dat
er over alle clusters heen een maximaal bedrag van € 5000 verdeeld mag
worden door de maatstaf “bijstandsontvangers”. Het bedrag dat hierdoor
wordt verdeeld in de nieuwe verdeelmodellen ligt hieronder. Daarnaast is
de maatstaf alleen nog maar opgenomen in het cluster Participatie.

Fluctuaties in budgetten
en niet-stabiele
maatstaven

Voor iedere getoetste maatstaf is de mate van fluctuatie afgewogen. In
sommige gevallen is hierdoor gewerkt met driejarige gemiddelden en in
andere gevallen zijn maatstaven niet opgenomen omdat ze te grote
fluctuaties in het budget zouden veroorzaken.

65